任務型對話（一）—— NLU/SLU（意圖識別和槽值填充）
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 ...
原文：意圖識別及槽填充聯合模型bert
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。 結構如下： 從上可知： 步驟： 二.程序 bert的簡單實現，transformer encoder部分參考https: github.com bentrevett 完整程序見： https: github.com jiangnanboy ...
2021-03-16 21:56 0 1007 推薦指數：
相關推薦
意圖識別
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 ...
命名實體識別之使用tensorflow的bert模型進行微調
我們知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多內容，在進行微調時有許多部分都是我們用不到的，我們需要截取一些用到的部分，使得我們能夠更容易進行擴展，接下來本文將進行一一講解。 1、需要的文件 tokenization.py：用於對數據進行處理，主要是分詞 ...
BERT模型
BERT模型是什么 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即雙向Transformer的Encoder，因為decoder是不能獲要預測的信息的。模型的主要創新點都在pre-train方法上，即用 ...
BERT模型
一、BERT介紹 論文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 簡介：BERT是基於Transformer的深度雙向語言表征模型，基本結構如圖所示，本質上是利用 ...
BERT模型
1. 什么是BERT BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的預訓練模型，即雙向Transformer的Encoder，因為decoder是不能獲要預測的信息的。模型的主要創新 ...
【NER】對命名實體識別(槽位填充)的一些認識
命名實體識別 1. 問題定義 廣義的命名實體識別是指識別出待處理文本中三大類（實體類、時間類和數字類）、七小類（人名、機構名、地名、日期、貨幣和百分比）命名實體。但實際應用中不只是識別上述所說的實體類，還包括其他自定義的實體，如角色、菜名等等。 2. 解決方式 命名實體識別其本質是一個序列 ...
visio給任意圖形進行填充
使用visio給圖形填充顏色的條件：圖形必須是封閉的！！！ 但是很多人不明白：我明明畫的圖形是封閉的啊！可是無法填充顏色！這是因為，你畫了一個看上去是封閉的圖形，但是VISIO認為你畫的不是封閉圖形！ 怎么辦呢？怎么把一個看上去是封閉的圖形，變成visio也認為是封閉圖形呢？ 首先隨意畫一 ...