一.智能对话中的意图识别和槽填充联合建模，类似于知识图谱中的关系提取和实体识别。一种方法是利用两种模型分别建模；另一种是将两种模型整合到一起做联合建模型。意图识别基本上是文本分类，而槽填充基本上是序列标注。本方法是基于文章《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Fill
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2024-01-17 15:12:58
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语言理解模块主要包括意图与槽位的识别。意图的识别实际上是一个分类问题，如基于规则，传统机器学习算法 (SVM)，基于深度学习算法（CNN, LSTM, RCNN, C-LSTM, FastText）等。意图在对话中还涉及转换，这里不在说明。Slot识别实际上是一种序列标记的任务，如基于规则 (Phoenix Parser)，基于传统机器学习算法 (DBN; SVM)，基于深度学习算法（LSTM,
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2024-03-06 10:37:12
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在《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》中的模型attention-based rNN model基础上，提出了slot-gate门。通过slot-gate来加强intent与slot任务的交互性。见文章《Slot-Gated Modeling for
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2023-11-20 12:25:17
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▌引言深度学习已经显著地改善了自然语言处理任务中的最先进的性能，如机器翻译、摘要、问答和文本分类。每一个任务都有一个特定的衡量标准，它们的性能通常是由一组基准数据集测量的。这也促进了专门设计这些任务和衡量标准的体系的发展，但是它可能不会促使那些能够在各种自然语言处理（NLP）任务中表现良好的通用自然语言处理模型的涌现。为了探索这种通用模型的可能性以及在优化它们时产生的权衡关系，我们引入了自然语言十
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2024-05-09 12:25:43
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概念用户画像，是对用户特征的分析，是用户相关信息的可视化直观展现，是根据用户属性、偏好、习惯、行为等信息抽象出来的标签化的用户模型。通俗地讲就是给用户打标签，标签是通过用户信息分析得出的高精度的特征标识，方便计算机处理。用户特征分析模型举例：商品画像，是对商品特征的分析，商品画像如同用户画像一样，可以简单理解成是商品海量数据的标签，根据商品的特征、设计、功能、口味、波次、价位段、流行度、销售状况、
最近要学生学习下预训练模型的使用和发展 写了一篇学习笔记编者按：自然语言处理(NLP)是AI领域中的一项重要技术，它可以使机器模仿人类的思考方式，以具备阅读、解读且理解人类的语言，从而完成文本分类、情感分析、语音识别等一系列任务。因此，构建一个NLP应用程序，语言模型是非常关键的，但从头来构建一个复杂的NLP语言模型是一个非常繁琐的任务。如果每次进行一个具体任务前都要重复这一过程，对于个人和企业都
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2023-11-20 01:25:21
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前言从规则模板到统计方法，再到机器学习方法，最后到深度学习算法，一起回顾NLP之意图识别的历程。作用1、在搜索中会用到意图 比如在baidu中搜索“怎么做龙虾馅饺子”，意图是“做饺子”，而不是“做龙虾”，搜索时以饺子为核心。2、在问答系统中会用到意图 比如用户问“我要买从深圳到上海的机票”，意图是“买机票”，然后再在“买机票”这个领域继续去做语义识别。进化史一、规则模板方法通过专家手工编写规则模板
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2023-08-31 23:14:21
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一、意图识别应用领域1、搜索引擎
2、对话系统：基于意图识别了解用户想要什么 业务 或者 闲聊，并采用不用的子模型来处理
1.1 闲聊
技术：闲聊机器人需要有较高的召回率，因此常常用：seq2seq + attention / transformer / bert ....
1.2 基于业务，例如 电商、买票、查询天气
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2024-01-12 00:32:05
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语义分析(Semantic Analysis)：指运用各种机器学习方法，学习与理解一段文本所表示的语义内容。一段文本通常由词、句子和段落来构成，根据理解对象的语言单位不同，语义分析又可进一步分解为：词汇级语义分析；句子级语义分析；篇章级语义分析；一般来说：词汇级语 义分析关注的是如何获取或区别单词的语义；句子级语义分析则试图分析整个句子所表达的 语义，篇章语义分析旨在研究自然语言文本的内在结构并理
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2023-08-04 13:33:37
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此分类模型是来自序列模型Convolutional Sequence to Sequence Learning，整体构架如上图所示。原论文是用来做语言翻译，这里我将稍微修改用来做问答中的slot filling和intent detection联合建模。本项目中的图片和原始代码是改自https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq&
# 从零开始实现NLP意图分析
自然语言处理（NLP）中的意图分析旨在识别用户在交互中表达的目的或意图。为了帮助刚入行的小白，我们将详细介绍实现NLP意图分析的流程、所需代码以及相关的类图和序列图。
## 流程概述
以下是实现NLP意图分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----
**自然语言处理（NLP）：意图与实体**
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。在NLP中，意图（intent）和实体（entity）是两个重要的概念，它们帮助计算机更好地理解用户输入的文本，并做出相应的响应。
**意图（Intent）**
意图是指用户在输入文本时想要表
原创
2024-05-14 06:26:48
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# NLP意图分析简介
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和生成人类语言。意图分析是NLP中一个重要的应用，它通过分析用户输入的文本来确定用户的意图。在对话系统、客服机器人和智能助手等应用中，意图分析的准确性直接影响用户体验。
## 意图分析的流程
意图分析的基本流程如下：
```mermaid
flowchart TD
A[用户输入文本] -->
# 自然语言处理中的意图识别
在人工智能的诸多应用中，自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个重要的研究领域。意图识别（Intent Recognition）是自然语言处理中至关重要的一项任务，它能够分析用户的输入，从而识别出用户的真实意图。本文将详细探讨意图识别的概念、方法，及其在实际应用中的代码示例，并通过图表帮助读者更好地理解这一过程。
##
# 教你实现NLP意图训练
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，意图识别是常见的应用场景之一。意图识别的目的是理解用户的自然语言输入，从而帮助系统进行相应的操作。本篇文章将带你一步步实现NLP意图训练。
## 流程概述
下面是一个实现NLP意图训练的基本流程，表格中列出了不同的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-08-15 03:20:36
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一、语料的获取与处理1、什么是语料库？语料：即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。语料库：存放的是在语言实际使用中真实出现过的语言材料，是以计算机为载体承载语言知识的基础资源。真实语料需要经过加工（分析、处理），才能成为有用的资源。2、语料库的种类异质的：语料有多种分类 同质的：语料同类 系统的：如聊天机器人 专用的：如保险推销聊天机器人3、语料的获取途径1、开放性语料数
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2023-11-01 23:57:30
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1、RNN 要逐步递归才能获得全局信息，因此一般要双向 RNN 才比较好；CNN 事实上只能获取局部信息，是通过层叠来增大感受野；Attention 的思路最为粗暴，它一步到位获取了全局信息。2、Transformer中提出的Self-Attention是Attention的一种，用于计算特征中不同位置之间的权重，从而达到更新特征的效果。首先将input feature通过FC映射成Q、K、V三个
语言模型（属于generative model）语言定义为字母表的某一子集 统计学语言模型在概率的角度看语言production，从词汇表分配随机的token序列 P（<w1,w2,…wn>）generative model 不考虑condition，语言模型就是， 回答问题2,3（联合分布等），可以用于发现outlierdescrimitive 例如逻辑回归 classificati
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2023-12-07 21:21:37
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尽量用一些不一样的库来感受一下python NLP领域各个库的优缺点。 关键词搜索鉴于课件里已经完整的show了NLTK在各个NLP处理上的用法，我这里就不再重复使用了。本篇的教程里会尽量用点不一样的库，让大家感受一下Python NLP领域各个库的优缺点。
Step1：导入所需
所有要用到的库
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2024-08-23 16:41:41
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1，概述 任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中，例如siri，阿里小密这类的产品。通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的，具体的流程图如下： 整个pipline由五个模块组成：语音识别；自然语言理解；对话管理；自然语言生成；语音合成。现在越来越多的产品还融入了知识库，主要是在对话管理模块引入。在这里除了语音识别和语音合成模块不属于自然语言处理范畴且属于可选项之外，
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2023-12-21 13:52:22
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