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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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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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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# 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
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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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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1：百度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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自然语言处理专家elvis在medium博客上发表了关于NLP在2019年的亮点总结。对于自然语言处理（NLP）领域而言，2019年是令人印象深刻的一年。在这篇博客文章中，我想重点介绍一些我在2019年遇到的与机器学习和NLP相关的最重要的故事。我将主要关注NLP，但我还将重点介绍一些与AI相关的有趣故事。标题没有特别的顺序。故事可能包括论文，工程工作，年度报告，教育资源的发布等。论文刊物ML /
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2023-11-17 17:06:53
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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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对话系统可以说是NLP领域目前已知最扎实的落地场景了，整个流程都脱离不了NLP的核心作用，而且整个流程涉及NLP的大量任务，因此大量的研究都围绕着对话系统来开展，也因此产生了很多很有意义的新方法。而检索式对话作为对话系统最原始的实现方式，又蕴涵着什么有意思的东西，我们来看看。什么是对话系统对话从来就不是一个简单的任务，这是一个涉及理解、生成、交互等多个方向技术的综合实体。理解：需要理解对方输出的内
引言自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，是人机对话系统中重要的组成部分。NLU主要包括两大任务，分别是意图识别（Intent Detection）和槽填充（Slot Filling）。其中，意图识别就是判断用户的意图，是一个文本分类的问题；槽填充是识别句子中重要的语义成分，常建模成序列标注的任务。本次分享
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2023-12-19 21:43:10
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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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用户意图分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，主要用于识别用户在给定对话中的意图。通过有效地分类用户的意图，我们可以改善客户服务，提升智能助手的表现以及自动化多种业务流程。本文将带你深入探讨如何通过 NLP 技术实现用户意图分类，从环境准备到实战应用，让我们一起探索这个过程。
## 环境准备
在进行用户意图分类之前，我们需确保环境准备到位。所用的技术栈包括 Python、TensorF
