以深度對比式學習與擴散模型為基礎之自然語言生成、拼寫檢測及訂正、文本匹配、與智慧對話機器人之模型研究;The Study on Nature Language Generation， Spelling Checking and Correction， Sequence Semantic Matching， and Intelligent Chatbot Based on Deep Contrastive Learning and Diffusion Models

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題名:	以深度對比式學習與擴散模型為基礎之自然語言生成、拼寫檢測及訂正、文本匹配、與智慧對話機器人之模型研究;The Study on Nature Language Generation， Spelling Checking and Correction， Sequence Semantic Matching， and Intelligent Chatbot Based on Deep Contrastive Learning and Diffusion Models
作者:	陳以錚
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	自然語言處理;深度學習;生成對抗式網路;對比式學習;擴散模型;自然語言生成;拼寫檢測;文本匹配;對話機器人;轉換器;Natural Language Processing;Deep Learning;Generative Adversarial Network;Contrastive Learning;Diffusion Model;Natural Language Generation;Spelling Checking;Sentence Semantic Matching;Chatbot;Transformer
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 17:20:27 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	隨著自然語言處理的廣泛應用性，文本生成與對話機器人的相關技術吸引了大量研究學者的目光。然而，模型的準確性和真人對話的仿真性，依然是一個很大的挑戰。本計畫以多種深度學習與對比式學習為基礎，包含生成對抗網路、擴散模型、自監督式對比網路、轉換器等，我們提出了四種全新架構的文本生成與聊天機器人學習模型：1)雙層生成對抗式網路之文本生成模型、2)中文拼寫檢查之部分條件式擴散模型、3)文本匹配的動態回饋對比式模型、與4)混和階層式轉換器架構之客製化對話機器人，用以達到精準的文本生成、拼寫檢測、文本匹配與擬真的對話聊天之目的。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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