slvher助理来也后端/算法工程师 目前研发方向为多轮对话系统问答系统可以基于规则实现，可以基于检索实现，还可以通过对 query 进行解析或语义编码来生成候选回复（如通过解析 query并查询知识库后生成，或通过 SMT 模型生成，或通过 encoder-decoder 框架生成，有些 QA 场景可能还需要逻辑推理才能生成回复）。 具体到检索式问答系统，其典型场景是：1）候
中文问答系统中问题分类技术研究【摘要】：问答(Question Answering, QA)系统允许用户以自然语言形式进行提问,并直接返回精确的答案。与传统搜索引擎相比,问答系统的查询方式更加人性化,较好地满足了用户快速、准确地获取信息的需求,代表着下一代智能搜索引擎的发展方向。问题分类通过确定问题的目标答案类型,为后续答案抽取和选择提供语义限制和约束,缩小候选答案的查找范围,并针对不同的问题类型
作者：太子長琴（NLP算法工程师）AINLP公众号作者，也是知识星球“AINLP芝麻街”的嘉宾太子长琴同学发布了一个开源项目：https://github.com/hscspring/NLM ：Memory for Knowledge Graph, using Neo4j. 知识图谱存储与查询。以下是来自他博客的中文介绍，感兴趣的同学欢迎一起探讨。项目地址：https://github.com/h
1，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，
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2023-12-21 13:52:22
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1：百度DUEROS系统介绍自然语言理解（NLU）：主要作用是对用户输入的句子或者语音识别的结果进行处理，提取用户的对话意图以及用户所传递的信息。对话管理（DM）：对话管理分为两个子模块，对话状态追踪（DST）和对话策略学习（DPL），其主要作用是根据NLU的结果来更新系统的状态，并生成相应的系统动作。自然语言生成（NLG）：将DM输出的系统动作文本化，用文本的形式将系统的动作表达出来。NLU的一
意图识别分为两个模块：意图分类的识别和当前意图中slot(槽位)的识别。其中槽位的识别可以参考实体的识别，但又与之不同。槽位识别可以看做是对每个意图所需条件的识别，比实体的识别更加多元化。比如有一句话：显示从北京到上海的航班。意图：航班查询。槽位标记：北京（from-city），上海（to-city）实体标记：北京（city）,上海(city)。1.项目流程样本格式：采用BIO标记策略，句子+EO
目录一、前言二、意图分类器2.1 MitieIntentClassifier2.2 LogisticRegressionClassifier2.3 SklearnIntentClassifier2.4 KeywordIntentClassifier2.5 DIETClassifier2.6 FallbackClassifier三、实体提取器3.1 MitieEntityExtractor3.2
一、简介随着人机交互越来越普遍，设备需要理解用户下达的各种指令，方便用户的操作。助手类意图识别能够利用机器学习技术，对用户发送给设备的文本消息进行语义分析和意图识别，进而衍生出各种智能的应用场景，使设备更智慧、更智能。助手类意图识别当前只支持中文语境。助手类意图识别文本限制在 50 个字符以内，超过字数将返回参数错误。文本要求 UTF-8 格式，如果格式错误不会引发报错，但将导致分析结果不正确。E
一.智能对话中的意图识别和槽填充联合建模，类似于知识图谱中的关系提取和实体识别。一种方法是利用两种模型分别建模；另一种是将两种模型整合到一起做联合建模型。意图识别基本上是文本分类，而槽填充基本上是序列标注。本方法是基于文章《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Fill
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2024-01-17 15:12:58
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语言理解模块主要包括意图与槽位的识别。意图的识别实际上是一个分类问题，如基于规则，传统机器学习算法 (SVM)，基于深度学习算法（CNN, LSTM, RCNN, C-LSTM, FastText）等。意图在对话中还涉及转换，这里不在说明。Slot识别实际上是一种序列标记的任务，如基于规则 (Phoenix Parser)，基于传统机器学习算法 (DBN; SVM)，基于深度学习算法（LSTM,
在《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》中的模型attention-based rNN model基础上，提出了slot-gate门。通过slot-gate来加强intent与slot任务的交互性。见文章《Slot-Gated Modeling for
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2023-11-20 12:25:17
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目前的智能客服会话的难点是进行用户意图匹配，只有明确了意图，才能给出针对性的回答。如果匹配不了意图，再进入传统问答机器人到语料库,所有或者其他各种方式匹配得分最高预料答案进行回答。所以下面将针对意图识别的一般性原理进行讲解和分析。意图识别对于在线机器人而言，就是判断用户此次咨询的问题分类。
例如，这张票不要了->退票,我的订单出票了没->催出票，我要预订明天的机票->帮下单等等。
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2024-01-17 15:48:17
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意图识别环境搭建flask框架使用首先需要搭建一个简单的flask框架，使用flask框架的原因是由于项目需要开放一些api接口供外部调用，意图识别由于只是项目的一部分，所以在多人做不同模块的情况下，使用api接口调用方式非常合理，只需规定输出格式，就可以多个模块之间相互调用，可以理解为最简单的spring cloud。 以下为目录结构：--app
--main
--__init__.py
# 使用PaddleNLP进行意图识别：一个全面的指南
意图识别是自然语言处理（NLP）领域中的重要任务，特别是在智能助手、客服系统等应用中。本文将为您介绍如何利用PaddleNLP库实现意图识别，并提供具体的代码示例以及关系图和旅行图的可视化展示。
## 什么是意图识别？
意图识别的目标是从用户的输入中理解他们的意图。例如，在查询天气的情况下，用户的输入可能是“明天的天气怎样？”系统的责任
一部问答系统发展史就是一部人工智能史。伴随着人工智能的兴衰，问答系统也经历了半个多世纪的浮沉，直到今天仍然方兴未艾。笔者近期一直在从事对话式智能助手的研发，因此对问答系统的历史、现状、学术界的研究方向及业界的解决方案均有持续 follow，本文即是对该方向输入的一番整理。希望对从事「类聊天机器人」领域的同仁有所帮助。本文主要以概述方法论为主，不涉及到算法和具体的编程实现。问答系统简介问答系统(Qu
一.简单介绍此模型是对Convolutional Sequence to Sequence Learning中的encoder部分进行的改进。原模型是用于机器翻译，这里我将稍加修改用来做问答中的slot filling和intent detection联合建模。整体修改主要有以下几点：1.使用多个size的卷积核进行多特征提取。
2.加入了多头attention进行特征提取。
3.增加了池化。
早期任务型对话系统基于规则实现，实现比较简单并在简单的对话任务中取得了不错的效果，但难以适用于复杂的对话任务，规则的撰写和维护需要消耗大量的人力和物力。后来得益于SVM、概率图模型和强化学习的发展，研究人员开始利用统计模型设计任务型对话系统，并提出部分可观测的马尔科夫决策过程设计框架，可以从对话数据中自动学习对话知识，一定程度上摆脱了对规则的依赖。随着深度学习的发展，end2end模型被应用在了任
模板匹配原理模板匹配（TemplateMatching）就是在一幅图像中寻找和模板图像（template）最相似的区域，该方法原理简单计算速度快，能够应用于目标识别，目标跟踪等多个领域。 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。 首先需要一个模板图像T（子图像）和一个待检测的图像（源图像S） 在待检测图像从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配度越高，两者相同的可
一、意图识别应用领域1、搜索引擎
2、对话系统：基于意图识别了解用户想要什么 业务 或者 闲聊，并采用不用的子模型来处理
1.1 闲聊
技术：闲聊机器人需要有较高的召回率，因此常常用：seq2seq + attention / transformer / bert ....
1.2 基于业务，例如 电商、买票、查询天气
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2024-01-12 00:32:05
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对于搜索引擎来讲，很多情况下只需要用户在搜索输入框内输入所需要查询的内容就可以了，其余的事情就全部交给搜索引擎去处理。理想的情况下，搜索引擎会优先返回用户想要的结果。理想很丰满，但总会存在一些骨感的现实，用户通过搜索无法找到最想要的结果。如果应用中压根不存在用户搜索的内容，倒还可以理解。反之的话，就是一个大写的尴尬。本文主要谈论和解决的是令人尴尬的问题。为什么会搜索不到1、不同的用户对同一种诉求的
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2018-11-09 09:10:00
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