官网:https://opennmt.net是什么:是一个开源NMT工具OpenNMT is an open source ecosystem for neural machine translation and neural sequence learning.GitHub:https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py/blob/master/docs/s            
                
         
            
            
            
            Java语⾔是⼀款⾯向对象的⼀款⾼级语⾔是由Sun Microsystems公司(现已被oracle公司收购)。由James Gosling和同事们共同研发,并在1995年正式推出,据oracle官⽅数据指数,⽬前全球已有上亿的系统是使⽤Java开发的。Java是⼀门⾯向对象编程语⾔,不仅吸 收了C++语⾔的各种优点,还摒弃了C++⾥难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语⾔具有功能强⼤和简单            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-15 08:24:09
                            
                                25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,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-21 13:52:22
                            
                                305阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            作者:机智的叉烧为了升级迭代一下自己的技术方案,所以对文本分类和意图识别业界有关的技术进行了一些新的调研。总体看来自己是不少收获的,就文章而言可能一篇写下来内容不是很多,所以打算先整一篇比较综合的,主要是讲一下自己的感受和收获,最后会给出涉及的文章。背景之所以把这个放一起,是因为这两个具有很高的相似性,对用户query的意图识别,本质上其实就是对文本进行分类,工业界一般很少会把文本分类单独拿出来详            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-31 23:14:21
                            
                                767阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-12 10:09:44
                            
                                181阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-24 12:55:41
                            
                                169阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            概述JavaIO通常指面向流的操作按照流的流向分,可以分为输入流和输出流;按照操作单元划分,可以划分为字节流和字符流;按照流的角色划分为节点流和处理流。Java IO 流的 40 多个类都是从如下 4 个抽象类基类中派生出来的InputStream/Reader: 所有的输入流的基类,前者是字节输入流,后者是字符输入流。OutputStream/Writer: 所有输出流的基类,前者是字节输出流,            
                
         
            
            
            
            意图点击官方链接前言对意图Intent,学习...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2017-12-11 21:19:00
                            
                                41阅读
                            
                                                                                    
                                2评论
                            
                                                 
                 
                
                             
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-17 15:12:58
                            
                                151阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一、简介随着人机交互越来越普遍,设备需要理解用户下达的各种指令,方便用户的操作。助手类意图识别能够利用机器学习技术,对用户发送给设备的文本消息进行语义分析和意图识别,进而衍生出各种智能的应用场景,使设备更智慧、更智能。助手类意图识别当前只支持中文语境。助手类意图识别文本限制在 50 个字符以内,超过字数将返回参数错误。文本要求 UTF-8 格式,如果格式错误不会引发报错,但将导致分析结果不正确。E            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-09 21:28:06
                            
                                238阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
                Intent的主要作用:1. 激活系统组件,例如激活Activity,激活Service……2. 在组件之间传递数据,例如putExtra()与get???Extr()这里补充一下,如果传输的内容是对象,则需要将对象序列化,即将对象实现Parcelable(序列化)接口,这样传输时才不会报错,下面简单插入一下实现Parcelable接口的步骤:Par            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2016-08-07 18:52:45
                            
                                899阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Intent 意图 显式意图 在构造Intent对象的时候就指定接受者。通常用于本程序之间。 Demo 我们最常见一个显示意图就是我们的应用程序Activity之间的跳转 隐式意图 在构造的Intent时候我们可能并不知道或者不关心接受者时候是谁,而是通过一组特定的筛选条件来由系统自动筛选符合条件的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-31 22:52:35
                            
                                329阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            意图点击官方链接所有文体全靠打。意图描述:意图是要执行的操作的抽象描述。它可以用来startActivity启动一个Activity,broadcastIntent发送给任何感兴趣的BroadcastReceiver组件,startService(Intent)或者bindService(Intent, ServiceConnection, int)与背景进行同行Service。I            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        翻译
                                                                                    
                            2021-07-18 10:26:50
                            
                                222阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 实现 Android 意图的完整指南
在 Android 开发中,“意图”是一个非常重要的概念,用于在不同组件(如活动、服务等)之间传递信息。本篇文章将为你详细介绍创建和使用意图的流程,通过简单的示例帮助你更好地理解这一概念。
## 1. 实现意图的整体流程
我们可以将实现意图的流程分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述                     |
|------|--            
                
         
            
            
            
            隐式意图: 不知道将要跳转的是哪一个类, 无法引用到类. 只知道其动作(action), 类型(mimeType)和附加信息. * 原理:开启目标activity,系统去清单文件匹配,如果匹配成功则开启activity;如果匹配失败则抛出没有找到这个activity的异常 * 缺点:效率低,代码数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-08-13 10:21:43
                            
                                552阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
             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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-12 00:32:05
                            
                                205阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            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,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-06 10:37:12
                            
                                779阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-20 12:25:17
                            
                                172阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            写在前面Android中,意图(Intent)是一个消息传递对象,活动、服务和广播接收器之间调用和消息传递都是通过意图实现的。意图的三个基本的用途为:启动Activity、启动Service和传递广播(Broadcast)。之前讲活动(Activity),不同活动之间切换的时候已经用到过Intent了。Intent分类Intent分为两种类型:显式意图和隐式意图。显式意图通过提供目标应用的软件包名            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-16 06:49:55
                            
                                192阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    