微软自然语言理解平台LUIS：从零开始，帮你开发智能音箱

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微软自然语言理解平台LUIS：从零开始，帮你开发智能音箱

今年微软开发者大会Build 2017上展示了一款Invoke智能音箱,受到了媒体和大众的广泛关注.近两年,不少大公司纷纷涉足该领域,使得智能音箱逐渐成为一款热门的人工智能家用电器.智能音箱的兴起也改变了人们和家用电器之间的“沟通方式”:从动手到动嘴.“播放一些周杰伦的歌”,“明天北京的天气怎么样”… 对着智能音箱说出自己想让它做的事情,这些之前在科幻电影里才会出现的桥段逐渐变成了现实.那么,智能音箱是如何听懂人类指令的呢? 智能音箱听懂人类指令的过程,其实就是语义理解的过程,可以被分解成为两个…

如何使用OLAMI自然语言理解开放平台API制作自己的智能对话助手小程序

我们经常在电影中看到机器和人对答如流,随着越来越多自然语言开放平台的出现,IT爱好者制作一个自己的APP或者小玩具等逐渐可以变为现实. 自然语言对话即你的APP或者你制作的工具.机器人等能够对用户输入的语音或者文字做出准确的回应. 比如,在微信公众号中,经常要求用户通过输入1.2或者其他关键字来获取相应的服务,而对于句子却无法正确理解.比如,你输入"中秋活动",这个几个字如果符合关键字的要求,那就会弹出相应的服务.但如果你输入的是"我想参加今年的中秋活动",&quo…

java自然语言理解demo，源码分享（基于欧拉蜜）

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基于TensorRT的BERT实时自然语言理解（上）

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务…

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解（下）

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of…