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 ...

https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2，这个后半部分讲的不错！ 1.Transformer Encoder （N=6 层，每层包括 2 个 sub-layers）： 上面这个图真的讲的十分清楚了。 multi-head ...

中 Transformer 用于 encoder - decoder 架构。事实上 Transformer 可以单独 ...

前言 前几天写了一篇关于BERT的博文，里面用到了Transformer的编码器，但是没有具体讲它的原理，所以在这篇文章里做一个补充。本文只阐述编码器encoder的部分，只做一个重点部分流程的概括，具体的最好还是看看原论文，然后关于解码器的部分之后有机会再讲。 encoder原理 我们主要 ...

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 ...

[ github 源码地址 ] 本文基于PaddlePaddle 1.7版本，解析动态图下的Transformer encoder源码实现。 Transformer的每个Encoder子层（bert_base中包含12个encoder子层）包含 2 个小子 ...

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.04474 Abstract BiLSTMs结构在NLP的任务中广泛应用，最近，全连接模型Transformer大火，它的 self-attention 机制和强大的并行计算能力使其在众多模型中脱颖而出，但是，原始版本 ...

对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from：https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一、前言 现实中，大部分数据都是无标签的，人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念，故而无监督学习拥有 ...