任务型对话（一）—— NLU（意识识别和槽值填充）

【任务型对话（一）—— NLU（意识识别和槽值填充）】的更多相关文章

任务型对话（一）—— NLU（意识识别和槽值填充）

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…

任务型对话（二）—— DST（对话状态追踪）

1,概述关于任务型对话的简介看任务型对话(一)—— NLU(意识识别和槽值填充). 首先我们来看下对话状态和DST的定义. 对话状态:在$t$时刻,结合当前的对话历史和当前的用户输入来给出当前每个slot的取值的概率分布情况,作为DPL的输入,此时的对话状态表示为$S_t$. DST(对话状态追踪):就是根据所有对话历史信息推断当前对话状态$S_t$和用户目标. 由于在ASR和NLU这两个环节会存在误差,因此输入到DST中的内容是N-best列表(对于ASR,不是输入一条句子,而是N条句子,每…

【NER】对命名实体识别(槽位填充)的一些认识

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…

智能问答中的NLU意图识别流程梳理

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…

AIUI开放平台：多轮对话返回前几轮语槽数据

编写云函数: AIUI.create("v2", function(aiui, err){ // 获取 response response = aiui.getResponse(); //托管 response.addDelegateDirective(); requestObject = aiui.getRequest().getObject(); // 打印获取当前意图名 intentName = requestObject.request.intents[0].name; con…

AI中台——智能聊天机器人平台的架构与应用（分享实录）

内容来源:宜信技术学院第3期技术沙龙-线上直播|AI中台——智能聊天机器人平台主讲人:宜信科技中心AI中台团队负责人王东导读:随着“中台”战略的提出,目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果.宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢?本次直播,宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径,并重点介绍了AI中台的智能产品——智能聊天机器人平台,包括智能聊天机器人平台的背景理念.设计思想.技术架构和应用场景,该平台能提供什么样的能力…

《A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model》

abstract 现在的大多数模型都可以被应用在闲聊场景下,但是还没有证据表明他们可以应用在更有用的对话场景下.这篇论文提出了一个知识驱动的,带有背景知识的神经网络对话系统,目的是为了在对话中产生更有意义的回复.以seq2seq模型为基础(传统的seq2seq只能学习到句子的骨架而不包括有效的信息),用对话历史和外界的facts去规范回答.模型具有通用性,可以应用在open-domain. introduction 这个模型不是像传统的对话系统有明确的任务目标,通过少量数据去训练在一定的回复骨架…