SQL主键和外键：结论主键和外键是数据库设计中的重要概念，因为它们有助于建立表之间的关系并帮助确保数据的完整性。...一个主键可以唯一地识别一个表中的行，而一个外键则是通过引用相关表的主键将两个表联系在一起。这里你应该注意的最重要的区别是，主键不能有NULL值，而外键可以接受NULL值。...什么是外键外键是一个表中的一个列（或一组列），指的是另一个表中的主键。它被用来在两个表之间建立联系，并被用来在数据库中执行参考完整性。外键基本上是一个表中的字段/列，类似于其他表的主键。...数据库中主键和外键的重要区别下表强调了主键和外键之间的所有重要区别Key主键外键Basic它用于唯一地识别表中的数据。它用于维护表之间的关系。Null它不可能是NULL。它可以接受NULL值。...总结本文主要是对SQL分类，以及主键外键的区别进行了描述，这是一个基本的面试题，希望能够帮助大家解决这一类的面试问题。
1 分类-分析情感 2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统 2.1 今天是个好日子,我想在一家日本餐厅预订一个座位 2.2 正面的评价不能代表所有方面都是正面的 2.3 从评价到主题情感 2.4 智能餐厅评价系统...核心构造模块 3 分类器应用 3.1 分类器 示例多元分类器:输出 y 多于两类 垃圾邮件过滤 图像分类 个性化医学诊断 读懂你的心 4 线性分类器 表示分类器 阈值分类器的问题 (线性)分类器 给句子打分...5 决策边界 假如只有两个非零权重的词语 决策边界示例 决策边界区分了正面和负面的预测 6 训练和评估分类器 训练分类器 = 学习权重 分类误差 分类误差 / 精度 7 什么是好的精度 如果忽略句子直接猜测
•NLU（自然语言理解）：指对自然语言文本进行解析、分类、理解的过程。在Rasa中，我们使用Rasa NLU模块进行自然语言文本的解析和分类。...意图分类的目标是确定用户在进行对话时的意图是什么，例如询问、预订、取消等。2.实体识别（Entity Extraction）：NLU模块识别用户输入中的实体，如人名、地点、日期等重要信息。...4.模型训练和优化：NLU模块提供了模型训练和优化的功能，可以根据已有的训练数据对意图分类和实体识别模型进行训练，并进行参数调整和优化，以提高模型的准确性和性能。...总的来说，Rasa的NLU处理主要负责将用户输入的自然语言进行解析和理解，包括意图分类、实体识别和槽值填充等功能，以便后续的对话管理和决策模块进行处理和响应。...Rasa服务器和动作服务器之间的连接通过Webhook建立。当Rasa服务器在对话流程中遇到自定义动作时，它会向动作服务器发送请求。动作服务器处理请求，执行必要的动作，并将响应发送回Rasa服务器。
8、IBM Watson Visual Recognition：理解图像-视觉概念内容，进行图像标注、查找人脸、估计年龄和性别，并在集合中查找类似图像，还可以通过自定义概念来重新训练服务。...ParallelDots 自定义分类器还允许你在自定义类别上构建文本分类器，且无需任何训练数据。...3、IBM Watson Language Translator：将文本从一种语言翻译为另一种语言。该服务提供了多个特定领域模型，可以根据独特术语和语言进行自定义。...属于同一类（面向语言的认知服务）的其他 API 包括对话、自然语言分类器、个性观点、文档转化、以及音调分析器等功能。...6、IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将他们的数据加载到服务中，使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括相关文档和元数据。
8、IBM Watson Visual Recognition：理解图像-视觉概念内容，进行图像标注、查找人脸、估计年龄和性别，并在集合中查找类似图像，还可以通过自定义概念来重新训练服务。 ...ParallelDots 自定义分类器还允许你在自定义类别上构建文本分类器，且无需任何训练数据。 11、Thomson Reuters Open Calais?...3、IBM Watson Language Translator：将文本从一种语言翻译为另一种语言。该服务提供了多个特定领域模型，可以根据独特术语和语言进行自定义。 ...属于同一类（面向语言的认知服务）的其他 API 包括对话、自然语言分类器、个性观点、文档转化、以及音调分析器等功能。 ...6、IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将他们的数据加载到服务中，使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括相关文档和元数据。
本周关键词：深度强化学习、NLU、新冠数据 本周最火学术研究 用于智能代理的通用平台 最近，深度强化学习研究和算法设计领域已取得了实质性进展，而复杂模拟环境就是其中一部分。...尽管如此，很多现有环境仍面临诸多挑战，例如视觉效果不真实、物理形态不准确、任务复杂性低、代理视角受限或人工代理之间的交互能力不足等。...研究人员展望AI未来的发展，对模拟器的复杂性和计算特性进行讨论，并使用这些标准为现有模拟器和平台提出新的分类方法。Unity ML-Agents工具包还旨为非机器学习专家的游戏开发人员提供服务。...在本文中，研究人员开发了一种深度端到端模型，以期有效划分出不匹配项并生成相应示例来改进分类器。他们在交叉熵损失（分别用于实际样本和生成样本）中引入潜变量来进行端到端地模型训练。...这一改进使得分类器更加稳健，整体排序效果也得到提高。与基线相比，该模型的F值实现了超过26％的相对增益，PR曲线下面积实现了超过17％的相对增益。该模型为多个国家或地区的实时搜索流量带来显著提高。
使用Watson NLU提取实体之间的关系。 使用基于规则的方法来扩展Watson NLU的输出(这种方法的解释参见代码模式Watson Document Correlation[4])。...清理数据[3]模式以从文档中提取实体 使用Watson Document Correlation[4]模式提取实体之间的关系 从提取的知识中建立一个知识图谱。...是什么让这个代码模式具有价值: 处理docx文件中的表格和自由浮动文本的能力。 以及将Watson NLU的实时分析结果与主题专家或领域专家定义的规则的结果相结合的策略。...使用代码模式 Extend Watson text classification[3],文本使用Watson NLU进行分类，并进行标记。...创建IBM云服务 创建IBM云服务[7]并将其命名为wdc-NLU-service。 2.
ParallelDots自定义分类器还允许您增添新类别，构建文本分类器，而无需任何培训数据。...IBM Watson Language Translator：将文本从一种语言翻译为另一种语言。该服务提供了多个特定领域的模型，可以根据您独有的语言进行制定服务。...IBM Watson Speech：可以进行语音与文本之间的转换（例如，记录呼叫中心的电话内容或创建语音控制的应用程序） 机器学习和预测 Amazon Machine Learning：此API的示例用于那些有关欺诈检测...IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员能够在服务过程中加载数据，使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务的输出包含相关文档和元数据的列表。...PredictionIO：是在Apache 2.0证书下发布的基于Apache Spark，HBase和Spray的开源机器学习服务器。
这些模型可应用于文本（文本分类、信息提取、问答、摘要、翻译、文本生成，支持超过 100 种语言）、图像（图像分类、对象检测和分割）和音频（语音识别和音频分类 ）。...它具有最先进的神经网络模型，可以用于标记、解析、命名实体识别、文本分类、并且使用 BERT 等预训练Transformers进行多任务学习，可以对模型进行 打包、部署和工作，方便生产环境的部署。...Fairseq 是一个序列建模工具包，允许研究人员和开发人员为翻译、摘要、语言建模和其他文本生成任务训练自定义模型。它提供了各种序列建模论文的参考实现。...它有几个自然语言处理模型：词性标注器、n-gram 搜索、情感分析和 WordNet。它实现了机器学习模型：向量空间模型、聚类、分类（KNN、SVM、感知器）。...Snips NLU 的 NLU（自然语言理解）引擎首先检测用户的意图是什么（也就是意图），然后提取查询的参数（称为slots）。
基于Encoder-Decoder的预训练模型的优点是它能够兼顾自编码语言模型和自回归语言模型：在它的编码器之后接一个分类层便可以制作一个判别类任务，而同时使用编码器和解码器便可以做生成类任务。...微调：对于NLU任务来说，我们可以直接将UniLM视作一个编码器，然后通过SOS标志得到整句的特征向量，再通过在特征向量后添加分类层得到预测的类别。...爱情这杯酒谁喝都会醉是什么歌0人和畜生的区别是什么？人与畜生的区别是什么！1男孩喝女孩的尿的故事怎样才知道是生男孩还是女孩0这种图片是用什么软件制作的？这种图片制作是用什么软件呢？...爱情这杯酒谁喝都会醉是什么歌人和畜生的区别是什么？人与畜生的区别是什么！男孩喝女孩的尿的故事怎样才知道是生男孩还是女孩这种图片是用什么软件制作的？这种图片制作是用什么软件呢？..., '爱情这杯酒谁喝都会醉是什么歌'] Lable: dissimilarData: ['人和畜生的区别是什么？', '人与畜生的区别是什么！']
在我们的框架中，NLU 模块允许意图和槽位之间通过配置信息建立层级关系，使得对话系统更加灵活和强大。...通过这些措施，可以减小不同意图类别之间的样本数量差异，提高模型对小样本意图的识别能力，从而获得更加均衡、稳定的意图分类模型。...在推理时，输入的用户消息首先被提交到大类分类器，确定其所属的大类意图。然后将用户消息和大类标签一并输入到该大类意图的细分模块，得到具体的子类意图输出。...除此之外，当意图类别的数量较大（超过 30-50 个），普通的基于 BERT 的分类器以及基于 LLM 的分类器都可能存在性能下降的问题。...因此，在实际应用中，可能需要引入前置的分类器或者验证机制，来判断模型生成的内容是否准确可靠。因此，在实施基于 LLM 的对话 Agent 到面向客户的场景之前，进行大量的测试和验证是必不可少的。
，包括自编码模型（例如BERT），自回归模型（例如GPT）和编码器-解码器模型（例如T5）。...在跨NLU、有条件和无条件生成的广泛任务范围内，GLM在相同的模型大小和数据情况下优于BERT、T5和GPT，并且使用BERTLarge的1.25×参数的单个预训练模型实现了最佳性能，展示了其对不同下游任务的通用性...为了完全捕捉不同跨度之间的相互依赖关系，我们随机排列跨度的顺序，类似于置换语言模型 跨度的顺序是随机排列的，类似于排列语言模型 ( XLNet )。...通过这种方式，GLM在统一模型中自动学习双向编码器（对于 A 部分）和单向解码器（对于 B 部分） 。 从λ =3的泊松分布中随机抽取长度跨度。新的跨度被重复采样，直到至少 15% 的原始标记被屏蔽。...通常，对于下游 NLU 任务，会在模型之上添加线性分类器，从而导致预训练和微调之间的不一致。 在这里，NLU 分类任务被重新表述为空白填充的生成任务，如上所述。
实际上，decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。...encoder-only 模型仍然主导着 NLU（Natural Language Understanding）任务（例如文本分类、命名实体识别和问题解答）的研究和行业。...第二个模型称为鉴别器，然后负责预测第一个模型输出中的哪些 token是最初的 mask token。因此，判别器需要对每个 token进行二分类，这使得训练效率提高了30倍。...GPT-3 成功将 GPT 扩展到 GPT-2 后，对不同规模的语言模型行为的全面分析表明，存在简单的幂律来控制计算、数据集大小、模型大小和语言模型性能之间的关系。...NLU 和 NLG 领域都有新颖的应用： 1.
你还可以通过创建自定义概念来训练服务器。 Imagga：该 API 可以自动将标签分配给图像，从而使得图像检索起来更加简单。...利用 ParallelDots 自定义分类器，不需要任何训练数据就能构建文本分类器。...IBM Watson Language Translator：文本翻译 API ，提供了多种特定领域的模型，你甚至能够基于自己独特的术语和语言进行定制。例如，顾客们可以通过自己的语言进行交流。...IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将他们的数据加载到这一服务中，使用已知的结果来训练机器学习模型（Rank），之后将输出相关文档和元数据的列表等。...与该 API 位于同一个组（语音的认知服务）的其它 API 有必应语音（将语音转换为文本，然后再将文本转换为语音，并且还能理解语音隐含的意图）和自定义识别。
actions) Rasa NLU 理解用户的对话，提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等)，以pipeline的方式处理用户对话，在config.yml中配置。...rasa 模型 (默认使用最新的) rasa interactive # 和 bot 进行交互，创建新的训练数据 rasa shell # 加载模型 (默认使用最新的)，在命令行和...Rasa NLU会将一条信息中的所有embedding取平均值，然后通过gridsearch搜索支持向量分类器的最优参数 2....自定义当 NLU 模型对其预测不确定时应该怎么操： rules: - rule: 当置信度低于阈值时，要求用户重新表述 steps: - intent: nlu_fallback...bot 进行对话交互，并提供 feedback，帮助模型学到正确的 policy 和 actions 需要同时启动 action server，因为有自定义的 actions 每一步都需要人工确认预测的
此外，在增强了NLU特定编码器部分（Transformer的一部分）的BERT和增强了NLG特定解码器部分的GPT体系结构出现后，各种学习预训练语言模型的方法、数据和模型开始出现。...该方法首先在对从本体中提取的文本语义语料库的上下文嵌入模型进行微调的基础上，使用分类器对映射进行预测，然后利用本体结构和逻辑通过扩展和修复对映射进行细化。...经验证据表明了LamBERTa的有效性，以及它相对于广泛使用的深度学习文本分类器和为属性感知预测任务构思的少数快照学习者的优势。...，主题模型是对大量文档进行分类、总结和探索的重要工具。...我们描述了框架和一组初始的117个转换和23个过滤器，用于各种自然语言任务。我们通过使用NL增强器的几个变换来分析流行自然语言模型的鲁棒性，从而证明了NL增强器的有效性。
你还可以通过创建自定义概念来训练服务器。...（NLU）算法，可以检测文档的情感，查找文档中的重要实体，删除不文明用语。...利用 ParallelDots 自定义分类器，不需要任何训练数据就能构建文本分类器。...API ，提供了多种特定领域的模型，你甚至能够基于自己独特的术语和语言进行定制。...，使用已知的结果来训练机器学习模型（Rank），之后将输出相关文档和元数据的列表等。
自然语言处理 知识表示 自动推理 机器学习 NLP、人工智能、机器学习、深度学习和神经网络之间的区别 人工智能：建立能智能化处理事物的系统。...下面是三个不同等级的语言学分析： 句法学：给定文本的哪部分是语法正确的。 语义学：给定文本的含义是什么？ 语用学：文本的目的是什么？...NLP 中为什么需要深度学习 它使用基于规则的方法将单词表示为「one-hot」编码向量。 传统的方法注重句法表征，而非语义表征。 词袋：分类模型不能够分别特定语境。...NLP 中深度学习的常见任务 传统 NLP 和深度学习 NLP 的区别 日志分析与日志挖掘中的 NLP 什么是日志？ 不同网络设备或硬件的时序信息集合表示日志。...日志可直接存储在硬盘文档中，也可作为信息流传送到日志收集器。 日志提供维持、追踪硬件表现、参数调整、紧急事件、系统修复、应用和架构优化的过程。 什么是日志分析？
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