一.简单介绍此模型是对Convolutional Sequence to Sequence Learning中的encoder部分进行的改进。原模型是用于机器翻译，这里我将稍加修改用来做问答中的slot filling和intent detection联合建模。整体修改主要有以下几点：1.使用多个size的卷积核进行多特征提取。
2.加入了多头attention进行特征提取。
3.增加了池化。
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2024-03-28 11:43:17
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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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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
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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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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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
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2024-02-09 21:28:06
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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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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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目前的智能客服会话的难点是进行用户意图匹配，只有明确了意图，才能给出针对性的回答。如果匹配不了意图，再进入传统问答机器人到语料库,所有或者其他各种方式匹配得分最高预料答案进行回答。所以下面将针对意图识别的一般性原理进行讲解和分析。意图识别对于在线机器人而言，就是判断用户此次咨询的问题分类。
例如，这张票不要了->退票,我的订单出票了没->催出票，我要预订明天的机票->帮下单等等。
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2024-01-17 15:48:17
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# 使用PaddleNLP进行意图识别：一个全面的指南
意图识别是自然语言处理（NLP）领域中的重要任务，特别是在智能助手、客服系统等应用中。本文将为您介绍如何利用PaddleNLP库实现意图识别，并提供具体的代码示例以及关系图和旅行图的可视化展示。
## 什么是意图识别？
意图识别的目标是从用户的输入中理解他们的意图。例如，在查询天气的情况下，用户的输入可能是“明天的天气怎样？”系统的责任
原创
2024-10-23 04:18:30
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# 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。
##
意图识别环境搭建flask框架使用首先需要搭建一个简单的flask框架，使用flask框架的原因是由于项目需要开放一些api接口供外部调用，意图识别由于只是项目的一部分，所以在多人做不同模块的情况下，使用api接口调用方式非常合理，只需规定输出格式，就可以多个模块之间相互调用，可以理解为最简单的spring cloud。 以下为目录结构：--app
--main
--__init__.py
在当今数字化时代，意图识别（Intent Recognition）作为自然语言处理（NLP）领域的重要技术之一，其应用日益广泛。**HanLP**，作为一个具有优秀性能的自然语言处理工具包，能够有效地执行意图识别任务。然而，面对不同场景的需求，正确地使用HanLP进行意图识别并优化其性能，仍然是一个值得深入探讨的问题。本文将详细记录解决“HanLP意图识别”问题的全过程，涵盖技术原理、架构解析、源
一.利用transformer-encoder进行文本分类，用于在问答中的意图识别。二.结构图三.程序(完整程序:https://github.com/jiangnanboy/intent_classification/tree/master/transformer_encoder）import os
import torch
from torchtext import data,datasets
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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对于搜索引擎来讲，很多情况下只需要用户在搜索输入框内输入所需要查询的内容就可以了，其余的事情就全部交给搜索引擎去处理。理想的情况下，搜索引擎会优先返回用户想要的结果。理想很丰满，但总会存在一些骨感的现实，用户通过搜索无法找到最想要的结果。如果应用中压根不存在用户搜索的内容，倒还可以理解。反之的话，就是一个大写的尴尬。本文主要谈论和解决的是令人尴尬的问题。为什么会搜索不到1、不同的用户对同一种诉求的
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2018-11-09 09:10:00
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知识抽取涉及的“知识”通常是 清楚的、事实性的信息，这些信息来自不同的来源和结构，而对不同数据源进行的知识抽取的方法各有不同，从结构化数据中获取知识用 D2R，其难点在于复杂表数据的处理，包括嵌套表、多列、外键关联等；从链接数据中获取知识用图映射，难点在于数据对齐；从半结构化数据中获取知识用包装器，难点在于 wrapper 的自动生成、更新和维护，这一篇主要讲从文本中获取知识，也就是我们
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2024-03-13 21:36:52
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目录：一、运用CharCNN的文本意图识别过程二、参数的调整三、loss函数的学习四、bug的处理和学习 一、运用CharCNN的文本意图识别过程（１）字向量和词向量的差别在于：①字向量相对来说字典数据条数少，占用内存小；②不用分词，即不需要分词工具，进一步节约内存；③需要进行多次卷积，增加了预测训练时间④以字为单位输入的特征效果不如以词为单位，存在一定影响。（２）实现流程：①建立字向量
知识问答简介问答系统的历史如下图所示：可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。一个经典的测评数据集为QALD，主要任务有三类：多语种问答，基于Dbpedia问答基于链
