前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别,把这个问题抽象出来其实是一个分类问题.在结构上面,我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类.由于语料的限制,我们目前仅考虑电台,音乐,问答类等三类的意图识别.更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来,修改softmax的分类数.最后的目标是在这三类的分类准备率能够达到90%. 我们将考虑使用 keras(严格意义上只能说是一个接口)来实现这个意图识别的工作. 整体流程 图一 意图分类训练流程 我们整体的流程如图所示,首先…

前言 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类.举一个简单的例子,我想听周杰伦的歌,这个query的意图便是属于音乐意图,我想听郭德纲的相声便是属于电台意图.做好了意图识别以后对于很多nlp的应用都有很重要的提升,比如在搜索引擎领域使用意图识别来获取与用户输入的query最相关的信息.举个例子,用户在查询"生化危机"时,我们知道"生化危机"既有游戏还有电影,歌曲等等,如果我们通过意图识别发现该用户是想玩"生化危机"…

目录: 一.简介: 1.用户意图识别概念 2.用户意图识别难点 3.用户意图识别分类 4.意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二.意图识别具体做法: 1.数据集 2.数据处理 3.query分析 query纠错.[query rewrite] query 词自动提示.[query相关性计算] query扩展,[query相关性计算] query自动分类.[query类目预测] 语义标签.[query tagging] 4.特征工程 5.分类训练 三.应用场景 四.…

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.流程梳理如下: 准备训练数据,按照固定的格式进行: 抽取所需要的特征,形成特征向量: 抽取的特征向量与对应的期望输出(也就是目标label)一起输入到机器学习算法中,训练出一个预测模型: 对新到的数据采取同样的特征抽取,得到用于…

\[ J_\alpha(x) = \sum_{m=0}^\infty \frac{(-1)^m}{m! \Gamma (m + \alpha + 1)} {\left({ \frac{x}{2} }\right)}^{2m + \alpha} \text {} \] 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.…

原文献名称 Predicting Domain Generation Algorithms with Long Short-Term Memory Networks原文作者 Jonathan Woodbridge, Hyrum S. Anderson, Anjum Ahuja, and Daniel Grant The LSTM cell’s design with multiplicative gates allows a network to store and access state o…

命名实体识别 1. 问题定义 广义的命名实体识别是指识别出待处理文本中三大类(实体类.时间类和数字类).七小类(人名.机构名.地名.日期.货币和百分比)命名实体.但实际应用中不只是识别上述所说的实体类,还包括其他自定义的实体,如角色.菜名等等. 2. 解决方式 命名实体识别其本质是一个序列标注问题,序列标注就是对给定文本中每一个字符打上标签.标签的格式可以分为BO,BIO和BIEO三种形式.对于数据集较少的情况,建议使用BO,如果有大量数据可以选用BIEO格式. 命名实体识别的解决方案有三种:基…

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,…

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,其他的三个模块都是必要的. 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…

abstract 让机器去和人类自然的交谈是具有挑战性的.最近的任务型对话系统需要创造几个部分并且通常这需要大量的人工干预,或者需要标注数据去解决各部分训练的问题.在这里我们提出了一种端到端的任务型对话系统,它采取了一种基于管道框架的新颖的收集对话数据的方法.这个方法允许我们轻松实现对话系统而不用过多的人工干预.结果展示模型能够在和人自然交流的同时帮助他们完成餐馆搜索领域的任务. introduction 构建一个任务型对话系统例如酒店预订或者某种技术支持服务是困难的,因为它属于特定领域应用且对…