一.簡介 此模型采用bertBERT for Joint Intent Classification and Slot Filling進行意圖識別與槽填充。 結構 ...
,概述 任務型對話系統越來越多的被應用到實際的場景中,例如siri,阿里小密這類的產品。通常任務型對話系統都是基於pipline的方式實現的,具體的流程圖如下: 整個pipline由五個模塊組成:語音識別 自然語言理解 對話管理 自然語言生成 語音合成。現在越來越多的產品還融入了知識庫,主要是在對話管理模塊引入。在這里除了語音識別和語音合成模塊不屬於自然語言處理范疇且屬於可選項之外,其他的三個模 ...
2019-04-29 17:48 3 6666 推薦指數:
一.簡介 此模型采用bertBERT for Joint Intent Classification and Slot Filling進行意圖識別與槽填充。 結構 ...
NLU意圖識別的流程說明 基於智能問答的業務流程,所謂的NLU意圖識別就是針對已知的訓練語料(如語料格式為\((x,y)\)格式的元組列表,其中\(x\)為訓練語料,\(y\)為期望輸出類別或者稱為意圖)采用選定的算法構建一個模型,而后基於構建的模型對未知的文本進行分類。流程梳理 ...
1,概述 關於任務型對話的簡介看任務型對話(一)—— NLU(意識識別和槽值填充)。 首先我們來看下對話狀態和DST的定義。 對話狀態:在$t$時刻,結合當前的對話歷史和當前的用戶輸入來給出當前每個slot的取值的概率分布情況,作為DPL的輸入,此時的對話狀態表示為$S_t ...
意圖識別 意圖識別是通過分類的辦法將句子或者我們常說的query分到相應的意圖種類。 詞嵌入:將詞語轉換為數值形式,或者說,嵌入到一個數學空間,Word2vec是詞嵌入的一種; 基於詞向量的意圖識別: 將詞向量作為詞法特征進行意圖分類—基於詞向量的意圖分類 ...
意圖識別 基礎概念 識別文本中蘊含的主題和意圖,是偏向於應用層的自然語言理解任務。篇章級別的意圖識別,將其認為是一個模式識別(機器學習)的分類問題,意圖分類。 文本類型 常用建模方法 應用舉例 短語 ...
1,概述 任務型對話系統越來越多的被應用到實際的場景中,例如siri,阿里小密這類的產品。通常任務型對話系統都是基於pipline的方式實現的,具體的流程圖如下: 整個pipline由五個模塊組成:語音識別;自然語言理解;對話管理;自然語言生成;語音合成。現在越來越多的產品 ...
對話系統按功能來划分的話,分為閑聊型、任務型、知識問答型和推薦型。在不同類型的聊天系統中,NLG也不盡相同。 ...
。由於用戶的需求較為復雜,通常情況下需分多輪互動,用戶也可能在對話過程中不斷修改與完善自己的需求,任務型機器 ...