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1、请求周期
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提交 -> url > 函数或类中的方法
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2024-03-11 17:31:52
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UniLM论文全名为Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation，译为自然语言理解与生成的统一预训练语言模型。本文提出了采用BERT的模型，使用三种特殊的Mask的预训练目标，从而使得模型可以用于NLG，同时在NLU任务获得和BERT一样的效果。 模型使用了三种语言模型的任
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2023-08-21 09:48:31
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Natural-language understanding (NLU) or natural-language interpretation (NLI) is a subtopic of natural-language processing in artificial intelligence ...
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2021-08-04 17:29:00
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Java基本操作命名规范变量数据类型整型浮点数布尔型字符型字符转义字符字符串类型转换自动类型转换强制类型转换运算符算术运算符赋值运算符关系运算符逻辑运算符三目运算符自动类型升级与string拼接的类型提升控制台输入总结 命名规范变量数据类型整型浮点数布尔型字符型字符转义字符字符串类型转换自动类型转换强制类型转换运算符算术运算符赋值运算符关系运算符逻辑运算符三目运算符要把三目运算符看做一个整体，结
之前的文章本憨憨提到CNN基本上是用于分类。分类是将图像划分到其中最大检测概率的实体类别。但是如果检测到的兴趣实体不是一个而是多个，而且我们想要使图像和所有实体关联，情况会怎么样呢？一种方法是使用标签而不是类别，这些标签是倒数第二个 softmax分类层里概率超过给定阈值的所有类别。然而，这里的检测概率因实体大小和位置的不同而有很大不同，实际上可以说，模型有多确信它识别出的实体就是所声称的实体？如
1 RASA NLU简介... 22 准备... 22.1 环境说明... 23 安装... 43.1 下载软件... 43.2 安装... 43.4 安装问题NLU简...
原创
2023-05-21 14:12:22
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# NLU意图信息架构实现指南
在自然语言理解（NLU）系统中，意图识别是一个关键的组成部分。本文将帮助你了解实现NLU意图信息架构的流程，并逐步指导你完成具体的代码实现。
## 处理流程概览
下面是实现NLU意图信息架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到对人类语言的理解和生成。其中，NLP可以被分为三个主要的子任务：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）、自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）和对话管理（Dialog Management，DM）
原创
2024-01-04 07:19:59
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NLP（Natural Language Processing ）自然语言处理：是计算机科学，人工智能和语言学的交叉领域。目标是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行语言翻译和问题回答等任务。NLU (Natural Language Understanding ) 自然语言理解：将人的语言形式转化为机器可理解的、结构化的、完整的语义表示，通俗来讲就是让计算机能够理解和生成人类语言。N
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2023-08-16 15:29:48
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Abstract自然语言理解和自然语言生成是构建任务型对话系统的两个基础而相关的工作，但两者处理的过程相反。NLU将自然语言转化为形式化的表达，而NLG则做相反的转换。在这两项任务上，成功的关键都是平行的训练数据，但要获得大规模的数据的成本相当昂贵。在本文中，作者提出了使用共享的隐变量将NLU和NLG融合起来的生成模型。这种方法能够使我们探索自然语言以及形式化表达的空间，并通过隐空间增强信息共享并
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2024-04-20 10:58:24
98阅读
AI即人工智能是一个令人着迷的领域，尤其是基于对话式AI系统的智能音箱的兴起，使人工智能直接走进了我们的家庭。自然语言是人类的智慧，自然语言处理（NLP）是AI中最为困难的问题之一，而自然语言理解（NLU）也变成了一个主要的问题，充满了魅力和挑战。一介程序员，没有能力去做相关的研究，但是认知其中的一些基本概念，对于开发具体NLP/NLU相关的应用实现，尤其是对话式智能系统上的应用，还是非常有帮助的
原创
2022-03-21 09:38:14
605阅读
以ChatGPT为代表的自然语言处理大模型技术大火出圈，微软、谷歌、百度系等生成式大模型接连发布和不断升级优化，人工智能的快速发展，进一步促使AI产业带动生产力变革，正式拉开一个AI时代的全新序幕。国内多家头部AI企业都在加大大型语言模型（Large Language Model, LLM）领域的研发和布局，而大型语言模型在文本、图片、视频等语义理解和内容生成领域的应用及商业化落地也在全面展开。实
1：百度DUEROS系统介绍自然语言理解（NLU）：主要作用是对用户输入的句子或者语音识别的结果进行处理，提取用户的对话意图以及用户所传递的信息。对话管理（DM）：对话管理分为两个子模块，对话状态追踪（DST）和对话策略学习（DPL），其主要作用是根据NLU的结果来更新系统的状态，并生成相应的系统动作。自然语言生成（NLG）：将DM输出的系统动作文本化，用文本的形式将系统的动作表达出来。NLU的一
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2024-08-12 10:09:44
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AI即人工智能是一个令人着迷的领域，尤其是基于对话式AI系统的智能音箱的兴起，使人工智能直接走进了我们的家庭。自然语言是人类的智慧，自然语言处理（NLP）是AI中最为困难的问题之一，而自然语言理解（NLU）也变成了一个主要的问题，充满了魅力和挑战。一介程序员，没有能力去做相关的研究，但是认知其中的一些基本概念，对于开发具体NLP/NLU相关的应用实现，尤其是对话式智能系统上的应用，还是非常...
原创
2021-11-22 10:36:33
775阅读
# NLU与NLP的关系探讨
在人工智能的快速发展中，自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）是两项不可或缺的技术。从语言模型的构建到语义的理解，这两者在许多实际应用中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨NLU和NLP的关系，同时提供代码示例，并通过类图和甘特图展示相关内容的进展。
## 什么是NLP与NLU？
### 自然语言处理（NLP）
NLP是处理人类语言的计算机技术，包括语
原创
2024-10-23 03:47:40
170阅读
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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原标题：NLP大赛冠军总结：300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码)源码(PyTorch实现)github 地址：PT即可获取。七月，酷暑难耐，认识的几位同学参加知乎看山杯，均取得不错的排名。当时天池AI医疗大赛初赛结束，官方正在为复赛进行平台调试，复赛时间一拖再拖。看着几位同学在比赛中排名都还很不错，于是决定抽空试一试。结果一发不可收拾，又找了两个同学一起组队(队伍init)以至于整个暑
目录一、前言二、意图分类器2.1 MitieIntentClassifier2.2 LogisticRegressionClassifier2.3 SklearnIntentClassifier2.4 KeywordIntentClassifier2.5 DIETClassifier2.6 FallbackClassifier三、实体提取器3.1 MitieEntityExtractor3.2
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2024-07-24 12:55:41
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自然语言生成 – Natural-language generation - NLG一、什么是 NLG？二、NLG 的3个 Level三、NLG 的6个步骤四、NLG 的3种典型应用总结参考 自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。 本文除了介绍 NLG 的基本概念，还会介绍 NLG 的3
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2024-01-24 22:39:46
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自然语言处理主要步骤包括： 1.分词（只针对中文，英文等西方字母语言已经用空格做好分词了）：将文章按词组分开 2.词法分析：对于英文，有词头、词根、词尾的拆分，名词、动词、形容词、副词、介词的定性，多种词意的选择。比如DIAMOND，有菱形、棒球场、钻石3个含义，要根据应用选择正确的意思。 3.语法分析：通过语法树或其他算法，分析主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等句子元素。 4.语义分析：通过选
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2024-08-28 18:33:05
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