原文:任务型对话(一)—— NLU/SLU(意图识别和槽值填充)

,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,其他的三个模 ...

2019-04-29 17:48 3 6666 推荐指数:

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意图识别填充联合模型bert

一.简介 此模型采用bertBERT for Joint Intent Classification and Slot Filling进行意图识别填充。 结构 ...

Wed Mar 17 05:56:00 CST 2021 0 1007
智能问答中的NLU意图识别流程梳理

NLU意图识别的流程说明 基于智能问答的业务流程,所谓的NLU意图识别就是针对已知的训练语料(如语料格式为\((x,y)\)格式的元组列表,其中\(x\)为训练语料,\(y\)为期望输出类别或者称为意图)采用选定的算法构建一个模型,而后基于构建的模型对未知的文本进行分类。流程梳理 ...

Sat Aug 08 16:56:00 CST 2020 0 2775
任务对话(二)—— DST(对话状态追踪)

1,概述   关于任务对话的简介看任务对话(一)—— NLU(意识识别填充)。   首先我们来看下对话状态和DST的定义。   对话状态:在$t$时刻,结合当前的对话历史和当前的用户输入来给出当前每个slot的取值的概率分布情况,作为DPL的输入,此时的对话状态表示为$S_t ...

Wed May 01 02:35:00 CST 2019 1 4084
对话机器人学习篇(四)--意图识别

意图识别 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。 词嵌入:将词语转换为数值形式,或者说,嵌入到一个数学空间,Word2vec是词嵌入的一种; 基于词向量的意图识别: 将词向量作为词法特征进行意图分类—基于词向量的意图分类 ...

Tue Oct 12 21:53:00 CST 2021 0 2401
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 ...

Mon Jun 28 21:46:00 CST 2021 0 359
(三)任务对话系统简介

1,概述 任务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 ...

Sun Apr 25 23:40:00 CST 2021 0 395
学习笔记(44)- 任务多轮对话-NLG

对话系统按功能来划分的话,分为闲聊任务、知识问答和推荐。在不同类型的聊天系统中,NLG也不尽相同。 ...

Sat May 09 04:22:00 CST 2020 0 1381
揭秘任务对话机器人(上篇)

。由于用户的需求较为复杂,通常情况下需分多轮互动,用户也可能在对话过程中不断修改与完善自己的需求,任务机器 ...

Tue Jun 19 16:43:00 CST 2018 0 6344
 
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