文章目录引言一、文本生成任务二、Seq2Seq讲解1.Seq2Seq模型存在问题三、Beam Search1.Beam Search优化思路四、Seq2Seq+Attention机制 引言 Seq2Seq模型用于文本生成。在这个模型基础上，加上Attention机制可以使得模型效果更好。一、文本生成任务 常见的文本生成任务有以下几种：Machine Translation（机器翻译） 不同语
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2023-07-08 11:30:28
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以下内容是学习了@我偏笑发布在公众号hanniman文章后，加上自己观点重新输出配图的文章原文链接：http://t.cn/RE0FkgD跳槽，吐槽，匹诺曹都听过，这个填槽，emmmm，黑人问号脸？？？写到这吐槽下，本来只是想写下填槽的过程，后来发现这东西不理解chatbot的对话系统的话，没法讲，看的人很容易一头雾水。还是先简单讲下对话系统，然后再细讲填槽。所以不知道填槽是啥往下没事，先往下看。
目录1. 什么是意图识别和槽位填充1.1 语义槽的设计2. 意图识别的方法2.1 规则模板2.2 统计机器学习2.3 深度学习3. 意图识别的难点4. 槽位填充的方法5. 参考 问答机器人的总体结构如下图所示，主要由自然语言理解、对话管理、自然语言生成三部分组成。其中知识管理一般指构建的知识图谱。 图1. 任务型对话系统的组成部分
本文主要介绍自然语言理解部分，自然语言理解主要包括：
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2023-12-27 10:47:03
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基本概念：1、槽可以理解为实体已明确定义的属性，例如打车中的，出发地点槽，目的地槽，出发时间槽中的属性分别是“出发地点”、“目的地”和“出发时间”2、语义槽是指NLU模块从句子中抽取出的特定概念3、填槽指的是为了让用户意图转化为用户明确的指令而补全信息的过程4、槽填充则可以看做是序列标注问题，即对于给定的句子中的每个词分别打上相应的标签5、填槽的专业表述：从大规模的语料库中抽取给定实体（query
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2023-11-22 22:21:24
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# 自然语言处理（NLP）中的槽位定义
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向。它涉及将计算机与人类自然语言进行交互，使计算机能够理解、解释、生成以及与人类进行真实的语言交流。槽位（Slot）是NLP中的一个重要概念，本文将介绍槽位的定义、应用场景以及使用代码示例来详细解释和说明。
## 什么是槽位？
原创
2023-11-09 08:17:40
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技术领域本发明涉及计算机技术领域，尤具体地说是一种实用性强、linux系统硬盘槽位识别方法。背景技术：近年来，随着技术的迅速发展，linux系统的应用也越来越广泛，特别对于国产处理器，linux系统已经是主流操作系统，基于linux系统的存储产品也越来越多。SAN存储分为前端和后端，前端是提供存储服务，后端是实际数据存储的位置，一般是通过SAS卡连接JBOD实现，并且磁盘是通过RAID进行管理，为
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2024-10-23 09:37:59
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# NLP 槽位抽取
在自然语言处理（NLP）领域中，槽位抽取是一个重要的任务，用于从文本中提取出特定信息。槽位通常是指一些预定义的实体或属性，如日期、地点、人名等。在对话系统、信息抽取、搜索引擎和机器翻译等应用中，槽位抽取都扮演着关键的角色。
## 槽位抽取的原理
槽位抽取的原理通常基于序列标注（Sequence Labeling）技术，通过对输入文本进行标注，识别出其中特定的槽位信息。常
原创
2024-07-01 05:49:14
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# NLP 槽位填充技术科普
在自然语言处理（NLP）领域，槽位填充（Slot Filling）是一个重要的任务，尤为常见于对话系统和问答系统中。槽位填充的主要目的是从用户输入的文本中提取相关信息，并将其映射到事先定义的槽位上。这些槽位通常用于构建用户意图并进一步处理。
## 什么是槽位填充？
槽位填充的基本概念是将用户的输入映射到预定义的结构化形式。例如，如果用户询问天气：“明天在北京的天
原创
2024-09-10 06:38:40
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一、引言本部分任务主要是将用户输入问答系统的自然语言转化成知识库的查询语句，因此本文将分成两部分进行介绍。第一部分介绍任务所涉及的背景知识;第二部分则是相应的代码和其注释二、什么是问答系统？2.1 问答系统简介问答系统(Question Answering System，QA System)是用来回答人提出的自然语言问题的系统。根据划分标准不同，问答系统可以被分为各种不同的类型。问答系统从知识领域
文本摘要提取之前写过一版 文本摘要提取，但那版并不完美。有所缺陷（但也获得几十次收藏）。今天写改进版的文本摘要提取。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。 摘要：意思就是从一段文本 用几句话来概括这段话
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2023-09-28 21:57:30
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项目2：新闻文本挖掘与分类MLDL一、 文本分析与可视化读取数据，去除有缺失值的行，分词去除停用词统计词频做词云二、 中文自然语言处理分析1. 关键词提取1.1 基于TF-IDF算法的关键词抽取import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())senten
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2023-11-14 09:29:16
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摘要：近年来，自然语言处理行业蓬勃发展，在市场上得到广泛应用，尤其是基于NLP的AI伪原创技术。 自从我上学以来，我写了很多文章。文章的深度是不同的。今天，由于某些需要，我再次阅读文章并将它们放在一起，这也可以称为概述。博客上有关于这些问题的详细文章。本文仅是其各个部分的高级摘要。1什么是文本挖掘？文本挖掘是基于文本信息进行知识发现的信息挖掘研究分支。文本挖掘的准备涉及三个步骤：文本收集，文本分析
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2024-05-22 17:03:25
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1、智能语音对话系统的组成 智能语音对话系统大致可分为五个基本模块：语音识别(ASR)、自然语音理解(NLU)、对话管理(DM)、自然语言生成(NLG)、语音合成(TTS). 语音识别将语音转化文字，让机器读取用户再说什么，自然语言理解是理解用
作者 | 周俊贤 文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。由于，项目中的数据涉密，所以拿公开的两个数据集进行实验讲解：今日头条的短文本分类和科大讯飞的长文本分类，数据集的下载见github的链接。https://github.com/zhou
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2024-07-31 20:21:04
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时间: 2019-8-14引言两篇文章与大家分享，第一篇作者对通用文本匹配模型进行探索，研究了构建一个快速优良的文本匹配模型所需条件，在此条件下，其模型性能与最先进的模型相当，且参数少速度快(6倍)；第二篇主要研究了集成语言输入特征对神经网络模型产生的影响，并且发现输入特性对性能的影响比我们研究的任何体系结构参数都要大。First BloodTILE: Simple and Effective T
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2024-07-25 14:40:11
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NLP-文本挖掘-综述一、什么是文本挖掘二、文本挖掘五个步骤三、7种文本挖掘的方法 一、什么是文本挖掘文本挖掘的意义就是从数据中寻找有价值的信息，来发现或者解决一些实际问题。 每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据 再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息 回老家跟家人团聚，一起过春节是中国的习俗——这是知识二、文本挖掘五个步骤数据收集、
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2023-07-08 11:38:41
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PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类(KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】0.前言：文本分类任务介绍文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务，文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类目预测、文章分类、论文类别分类、专利
情感分析简介 文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”
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2023-08-21 09:43:56
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文本分类概述（NLP）**文本分类问题：**给定文档p，将文档分类为n个类别中的一个或多个 **文本分类应用：**常见的有垃圾邮件识别，情感分析 **文本分类方向：**主要有二分类，多分类，多标签分类 **本分分类方法：**传统机器学习方法（贝叶斯、SVM等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） **本文的思路：**本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理
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2023-08-31 11:03:10
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语言检测，文本清理，长度测量，情绪分析，命名实体识别，n字频率，词向量，主题建模前言在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，研究计算机和人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。NLP经常被应用于文本数据的分类。文本分类是根据文本数据的内容给文本数据分配类别的问题。文本分类最重要的
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2024-02-02 09:11:18
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