前言 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类。举一个简单的例子,我想听周杰伦的歌,这个query的意图便是属于音乐意图,我想听郭德纲的相声便是属于电台意图。做好了意图识别以后对于很多nlp的应用都有很重要的提升,比如在搜索引擎领域使用意图识别 ...
前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别,把这个问题抽象出来其实是一个分类问题。在结构上面,我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类。由于语料的限制,我们目前仅考虑电台,音乐,问答类等三类的意图识别。更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来,修改softmax的分类数。最后的目标是在这三类的分类准备率能够达到 。 我们将考虑使用 keras 严格意义上只能说是一个 ...
2018-05-06 22:47 11 8128 推荐指数:
前言 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类。举一个简单的例子,我想听周杰伦的歌,这个query的意图便是属于音乐意图,我想听郭德纲的相声便是属于电台意图。做好了意图识别以后对于很多nlp的应用都有很重要的提升,比如在搜索引擎领域使用意图识别 ...
意图识别 基础概念 识别文本中蕴含的主题和意图,是偏向于应用层的自然语言理解任务。篇章级别的意图识别,将其认为是一个模式识别(机器学习)的分类问题,意图分类。 文本类型 常用建模方法 应用举例 短语 ...
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 ...
目录: 一、简介: 1、用户意图识别概念 2、用户意图识别难点 3、用户意图识别分类 4、意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二、意图识别具体做法: 1、数据集 2、数据处理 3、query分析 query纠错、【query rewrite ...
代码 效果图 结论 只测试了mod 2的情况,效果不好. 训练数据精度可以达到三分之二左右,测试数据的精度只有四分之一。头脑风暴,几乎可以反其道而行之! ...
原文链接: https://stackabuse.com/time-series-prediction-using-lstm-with-pytorch-in-python/ 时间序列数据,顾名思义是一种随时间变化的数据类型。例如,24小时时间段内的温度,一个月内各种产品的价格,一个特定 ...
1. 经常使用类 class tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell BasicLSTMCell 是最简单的一个LSTM类。没有实现clipping,projection layer。peep-hole等一些LSTM的高级变种,仅作为一个主要 ...
一.简介 此模型采用bertBERT for Joint Intent Classification and Slot Filling进行意图识别与槽填充。 结构 ...