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 ...

https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2，這個后半部分講的不錯！ 1.Transformer Encoder （N=6 層，每層包括 2 個 sub-layers）： 上面這個圖真的講的十分清楚了。 multi-head ...

中 Transformer 用於 encoder - decoder 架構。事實上 Transformer 可以單獨 ...

前言 前幾天寫了一篇關於BERT的博文，里面用到了Transformer的編碼器，但是沒有具體講它的原理，所以在這篇文章里做一個補充。本文只闡述編碼器encoder的部分，只做一個重點部分流程的概括，具體的最好還是看看原論文，然后關於解碼器的部分之后有機會再講。 encoder原理 我們主要 ...

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 ...

[ github 源碼地址 ] 本文基於PaddlePaddle 1.7版本，解析動態圖下的Transformer encoder源碼實現。 Transformer的每個Encoder子層（bert_base中包含12個encoder子層）包含 2 個小子 ...

論文地址：https://arxiv.org/abs/1911.04474 Abstract BiLSTMs結構在NLP的任務中廣泛應用，最近，全連接模型Transformer大火，它的 self-attention 機制和強大的並行計算能力使其在眾多模型中脫穎而出，但是，原始版本 ...

對基於深度神經網絡的Auto Encoder用於異常檢測的一些思考 from：https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一、前言 現實中，大部分數據都是無標簽的，人和動物多數情況下都是通過無監督學習獲取概念，故而無監督學習擁有 ...