Dit is de Linux-app End-to-End Negotiator, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als end-to-end-negotiatorsourcecode.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online gratis de app End-to-End Negotiator met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start de OnWorks Linux online of Windows online emulator of MACOS online emulator vanaf deze website.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Linux-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie, installeer hem en voer hem uit.
SCHERMSCHERMEN:
End-to-end onderhandelaar
BESCHRIJVING:
End-to-End Negotiator is een op PyTorch gebaseerd onderzoeksframework, ontwikkeld door Facebook AI Research, om neurale agents te trainen die strategische onderhandelingen in natuurlijke taal kunnen voeren. Het project implementeert de modellen die gepresenteerd worden in twee belangrijke papers: "Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues" en "Hierarchical Text Generation and Planning for Strategic Dialogue". Het stelt agents in staat om effectief te plannen, redeneren en communiceren om de resultaten te maximaliseren in onderhandelingen met meerdere beurten over gedeelde resources. Het framework biedt code voor zowel supervised learning (training op basis van menselijke dialoogdata) als reinforcement learning (via self-play en rollout-gebaseerde planning). Het introduceert een hiërarchisch latent model, waarbij intenties op hoog niveau eerst worden geclusterd en vervolgens worden vertaald naar coherente taal, wat de diversiteit van dialogen en de consistentie van doelen verbetert. De repository bevat ook de Negotiate-dataset, met meer dan 5,800 dialogen verspreid over 2,200 unieke scenario's.
Kenmerken
- Traint neurale agenten voor onderhandelingen en besluitvorming in natuurlijke taal
- Omvat begeleid en versterkend leren met de mogelijkheid tot zelfspel
- Implementeert hiërarchische, op intentie gebaseerde planning voor het genereren van dialogen
- Biedt meerdere modelarchitecturen: basislijn-RNN, latente clustering en volledige hiërarchische modellen
- Gebundeld met een dataset van 5,800 door mensen verzamelde voorbeelden over onderhandelingsdialogen
- Hulpmiddelen voor het simuleren van agent-tegen-agent-onderhandelingen en het analyseren van onderhandelingsresultaten
Programmeertaal
Python
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/end-to-end-negotiator.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.