首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Watson对话服务-插槽/实体的退出参数

Watson对话服务是IBM提供的一种人工智能服务,它可以帮助开发者构建智能对话系统。在Watson对话服务中,插槽(slot)和实体(entity)是用于处理对话中特定信息的重要概念。

插槽是对话中的一种特定信息,它可以是用户提供的关键词或值,用于填充对话中的特定位置。插槽可以用于收集用户的个人信息、偏好、需求等。通过使用插槽,开发者可以更好地理解用户的意图和需求,并提供相应的响应。

实体是对话中的一种特定对象或概念,它可以是人名、地名、日期、时间、产品名称等。实体用于识别和提取对话中的重要信息,并将其与预定义的实体类型进行匹配。通过使用实体,开发者可以更准确地理解用户的意图,并提供更有针对性的回答或建议。

退出参数是指在对话过程中,用户提供的用于退出当前对话的指令或条件。当用户希望结束对话时,可以使用退出参数来告知对话系统。退出参数可以是预定义的关键词或指令,也可以是用户自定义的条件。通过使用退出参数,对话系统可以及时响应用户的意图,并结束对话。

Watson对话服务可以在各种应用场景中使用,例如在线客服、虚拟助手、智能问答系统等。它可以帮助企业提供更智能、高效的客户服务,并提升用户体验。

腾讯云提供了类似的人工智能服务,可以与Watson对话服务相媲美。您可以了解腾讯云的智能对话服务(https://cloud.tencent.com/product/tci)来获取更多相关信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

AI行业实践精选:创建聊天机器人各大平台优势与局限性分析

//www.luis.ai/) Watson(IBM,https://www.ibm.com/watson/) Lex(Amazon,https://aws.amazon.com/lex/) 这些平台正在努力降低学习成本并尽可能提高聊天机器人会话性能...插槽填充能力 插槽填充能力是 Api.ai 关键之处,它使得 Api.ai 兼具灵活性与强大功能性。针对给定意图,插槽填充允许你来确定起作用字段,并且可以决定是否为强制性。...因此,你不仅可以实现服务器端逻辑,你也可以在某种程度上改变聊天机器人端逻辑。假如 webhook 在插槽填充处理期间被调用,那么你可以决定哪一个意图应该调用 webhook。...插槽填充是一种集成特性,因此可以通过合理设计聊天机器人端逻辑部分,来减轻服务器端编码压力。 域是可用,即这种规范可用来处理常见用例与应用(例如:闲聊、知识问答、航班时刻表、事件提醒……)。...通过使用分支以及动作发生条件(比如,仅在定义了一些特定变量时才显示此消息),我们可以控制对话流。 分配角色到实体有助于服务器端处理。 “Understanding”部分是使用例子来训练聊天机器人。

1.9K80

2018 最新机器学习 API 推荐清单,快给 APP 加点智能

目前,有四种语义服务可用:实体和概念提取,情感分析和文本分类。该 API 支持 8 种主流语言。...(NLU)算法,可以检测文档情感,查找文档中重要实体,删除不文明用语。...与此 API 相同其它 API(语言认知服务)包括:对话(Dialog)、自然语言分类(Natural Language Classifier)、个性观点(Personality Insights)...IBM Watson Retrieve and Rank https://www.ibm.com/watson/developercloud/retrieve-rank.html 开发人员可以将他们数据加载到这一服务中...与该 API 同一个组(知识认知服务有如下 API:学术知识(Academic Knowledge)、实体链接(Entity Linking)、知识探索(Knowledge Exploration

1.8K30

【论文笔记】A Comparative Study on Schema-Guided Dialogue State Tracking

,以建模用户意图和插槽值。...然而,域本体固定设计使得很难扩展到新服务和 API。 ​ 最近工作提出,使用自然语言描述来定义域本体,而不是为每个意图或插槽定义标记名称,从而提供了一组动态模式集。 ​...方法 Schema-Guided Dialog State Tracking Subtasks: ​ 如上图,每个服务对话状态由 3 个部分组成:active-intent,requested-slots-ser-goals...Requested Slot: 在一个回合中可以存在多个被请求插槽。我们使用与意图预测相同策略来预测一个请求。但是,为了支持多个请求插槽预测。...进行 delexicalize,即用该实体类型或名称替换掉具体实体 value。

1.4K20

【论文笔记】A Graph-based and Copy-augmented Multi-domain Dialogue State Tracking

State Graph Representation ​ 实际对话通常包含多个领域对话状态。不同域通常有许多相同插槽,可能共享相同值或具有相似的表达式和语言特征。...因此,在跨域或具有相同值不同域槽对之间表示和传输特征是非常必要。 Graph Construction ​ 之前工作主要通过 共享参数 来跟踪跨领域插槽信息如 TRADE。...最终输出分布是上述三个分布加权和: 参数 β 和 γ 是可训练门,计算如下: Slot Gate ​ 与 TRADE 相似,使用一个插槽门来预测 ptr、none 和 dontcare 上概率...如之前介绍,在多域对话状态跟踪中,槽之间可能存在潜在关系。为了捕捉插槽之间相互作用,使用循环注意图神经网络 (RGAT) 进行状态更新。 ​ 首先定义一个特定于领域插槽级模式图 G。...3 个信息控制门: z_{i,1} : 控制来自最新对话背景下信息 z_{i,2}​ : 控制其上次对话状态中信息 z_{i,3}​ : 控制来自其邻居信息 所有参数 W 和 b 都是跨步骤共享

78830

50种机器学习和预测应用API,你想要全都有

▌文本分析、NLP 和情绪分析 1、Bitext:提供市面上最精确基于多语言主题情绪分析。目前提供四种语义服务实体和概念提取、情绪分析和文本分类。该 API 支持 8 种语言。...5、Watson Natural Language Understanding:分析文本从而在内容中提取元数据,例如概念、实体、关键词、类别、关系和语义角色。...属于同一类(面向语言认知服务其他 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数据加载到服务中,使用已知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。...属于同一类(面向知识认知服务其他 API 包含学术知识、实体链接、知识探索和推荐。

1.5K70

【行业】苹果和IB将通过新机器学习集成展开合作

据苹果公司称,该项目名为“Watson Services for Core ML”,其允许员工使用配备MobileFirst应用程序来分析图像,对视觉内容进行分类,并使用Watson服务来训练模型。...在这一点上,IBM还推出了针对苹果IBM Cloud Developer Console,这是一款基于云服务,可简化Watson模型构建到应用程序中过程。...这种安排允许应用程序与其主要数据库之间数据共享,这意味着如果客户如此选择,底层机器学习模型可以随着时间推移自行改进。用户还可以利用IBM云服务,涵盖身份验证、数据、分析等。...2016年,IBM将Watson技术加入到此项计划中,允许客户可以访问自然语言处理和Watson对话等内部API。今天机器学习能力是这些努力延伸。...最近,IBM在上海和布加勒斯特扩展了其“车库”概念,即专门用于MobileFirst开发实体办公空间,并增加了新设施。

99340

50种机器学习和人脸识别API,收藏好!以后开发不用找啦

▌文本分析、NLP 和情绪分析   1、Bitext:提供市面上最精确基于多语言主题情绪分析。目前提供四种语义服务实体和概念提取、情绪分析和文本分类。该 API 支持 8 种语言。   ...5、Watson Natural Language Understanding:分析文本从而在内容中提取元数据,例如概念、实体、关键词、类别、关系和语义角色。   ...属于同一类(面向语言认知服务其他 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数据加载到服务中,使用已知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。   ...属于同一类(面向知识认知服务其他 API 包含学术知识、实体链接、知识探索和推荐。

1.4K41

50种机器学习和预测应用API,你想要全都有

▌文本分析、NLP 和情绪分析 1、Bitext:提供市面上最精确基于多语言主题情绪分析。目前提供四种语义服务实体和概念提取、情绪分析和文本分类。该 API 支持 8 种语言。...5、Watson Natural Language Understanding:分析文本从而在内容中提取元数据,例如概念、实体、关键词、类别、关系和语义角色。...属于同一类(面向语言认知服务其他 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数据加载到服务中,使用已知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。...属于同一类(面向知识认知服务其他 API 包含学术知识、实体链接、知识探索和推荐。

1.6K20

50多种适合机器学习和预测应用API,你选择是?(2018年版本)

文本分析、自然语言处理和情感分析 1.Bitext:提供市面上最准确多语种情感主题分析。目前,已经提供四个语义服务实体、概念提取、情感分析以及文本分类,该API支持8种语言。...5.Watson Natural Language Understanding:该API分析文本以从概念、实体、关键词、类别、关系以及语义角色等内容中提取元数据。...该组中其它API能够提供包括对话、自然语言分类器、个性分析、文档转化以及音调分析器等功能。 8.IBM Watson Speech:该API提供语音到文本以及文本到语音转换功能。...6.IBM Watson Retrieve and Rank:开发人员可以将自定义数据加载到这个服务中,并使用相关算法来训练机器学习模型(Rank)。服务输出包括一系列相关文件和元数据。...10.Microsoft Cognitive Service - QnA Maker:将信息提炼为对话或易于浏览形式。该组中其它API提供包括学术知识、实体链接、知识探索等服务

1.3K10

人脸识别、情感分析,开发者必备50个机器学习API|值得收藏

文本分析、自然语言处理与情感分析 Bitext:提供了市面上最准确基于多语言话题情绪分析服务。目前,有四种语义服务可用:实体和概念提取,情感分析和文本分类。该 API 支持 8 种主流语言。...Watson Natural Language Understanding:分析文本并从内容中抽取元数据,例如概念、实体、关键词、类别、关系和语义信息。...可以使用此 API 完成操作:检索单词数量、发布翻译文档、检索已翻译文档和文本。 Houndify:通过一个始终在学习独立平台,将智能语音和智能对话集成到产品中。...Hu:toma:提供免费访问,帮助全世界开发人员构建并实现深度学习聊天机器人,提供创建和分享对话式 AI 工具和渠道。...IBM Watson Retrieve and Rank:开发人员可以将他们数据加载到这一服务中,使用已知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列表等。

2.1K30

从人脸识别到情感分析,这有50个机器学习实用API!

文本分析,NLP,情感分析 Bitext:提供市场中最准确基于多语言话题情感分析服务。目前有四种语义服务可用:实体和概念提取,情感分析和文本分类。该API可以使用8种语言。...Watson Natural Language Understanding:通过分析文本来从内容中提取元数据,例如概念,实体,关键词,类别,关系和语义角色等。...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,可以根据您独有的语言进行制定服务。...IBM Watson Retrieve and Rank:开发人员能够在服务过程中加载数据,使用已知相关结果来训练机器学习模型(Rank)。服务输出包含相关文档和元数据列表。...Microsoft Cognitive Service - QnA Maker:这个API能够将信息融入对话形式问答中。

1.9K50

从人脸识别到机器翻译:52个有用机器学习和预测API

Bitext:提供了最精确多语言基于主题市场中情感。目前提供了四种语义服务实体和概念提取、情感分析和文本分类。该 API 支持 8 种语言。...Google Cloud Natural Language API:分析文本结构和含义,包括情感分析、实体识别和文本标注。...(用于比如,转录呼叫中心对话或创建语音控制应用) 语音转文本:https://www.ibm.com/watson/developercloud/speech-to-text.html 文本转语音:...IBM Watson Retrieve and Rank:开发者可以将自己数据加载到该服务中,并用已知相关结果对机器学习模型(Rank)进行训练。服务输出包括一个相关文档和元数据列表。...Microsoft Cognitive Service - QnA Maker:将信息提炼成对话、易于浏览答案。

2.4K10

rasa 介绍文档

actions) Rasa NLU 理解用户对话,提取出感兴趣信息 (如意图分类、实体提取等),以pipeline方式处理用户对话,在config.yml中配置。...,可以发布一个消息给其他服务来处理这些消息,也可以转发rasa server消息到其他服务。...目前支持有SQL、RabbitMQ、Kafka File System 提供无差别的文件存储服务,比如训练好模型可以存储在不同位置。支持磁盘加载、服务器加载、云存储加载。...domain.yml 列举了bot中包含所有信息,指定了意图、实体、槽位slot、响应、表格、动作以及对话配置 slot slots是助手机器人记忆,它可以帮助我们机器人记住之前实体提取到信息...Rasa NLU会将一条信息中所有embedding取平均值,然后通过gridsearch搜索支持向量分类器最优参数 2.

2.3K32

从人脸识别到情感分析,50个机器学习实用API

文本分析,NLP,情感分析 Bitext:提供市场中最准确基于多语言话题情感分析服务。目前有四种语义服务可用:实体和概念提取,情感分析和文本分类。该API可以使用8种语言。...Watson Natural Language Understanding:通过分析文本来从内容中提取元数据,例如概念,实体,关键词,类别,关系和语义角色等。...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,可以根据您独有的语言进行制定服务。...IBM Watson Retrieve and Rank:开发人员能够在服务过程中加载数据,使用已知相关结果来训练机器学习模型(Rank)。服务输出包含相关文档和元数据列表。...Microsoft Cognitive Service - QnA Maker:这个API能够将信息融入对话形式问答中。

1.7K10

【论文笔记】2021-EMNLP-Knowledge-Aware Graph-Enhanced GPT-2 for Dialogue State Tracking

Q^{(p)} \in \R^{F\times F}: 用于计算注意力可训练参数 通过上述机制,GAT 可以动态分配边权重来聚合节点信息。 ​...在每个回合中,我们 首先 用 GPT- 2 和对话历史为实体中可能域槽对和值生成特征。然后 ,这些特征被输入一个 GAT,它捕获域槽和值之间关系。...历史对话 H_t = uts{t-1}u_{t-1}...s_1, 实体 F=hotel \text{} name taxi \text{} departure......其包含 所有 实体域槽对且域槽对 以固定顺序出现,每个插槽之前都有一个简短文本描述以为 GPT- 2 提供上下文。 ​...它表示一个插槽作为 域名和插槽连接,使用双向 RNN 编码所有对话历史,最后使用指针生成器网络解码每个插槽值(Wu et al.,2019) BERT-DST: 此模型 只解码当前对话回合中提到槽值

1.2K30

【论文笔记】Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Tr

此外,我们在所有插槽上使用编码器参数共享,具有两个优点:(1)参数数量不会与本体呈线性增长。(2)语言表示知识可以在插槽之间传递。...每个插槽分类参数,由 \Phi{cls}^s = {W{cls}^s,b_{cls} } 表示,在我们 DST 数据集上从头开始训练。...Parameter Sharing 虽然分类和跨度预测模块是特定于插槽(每个槽相互独立),但对话上下文编码模块生成上下文表示可以在插槽之间共享;也就是说,可以在所有插槽对话上下文编码模块中应用参数共享...在所有插槽中共享对话上下文编码器参数 Φ_{BERT} 不仅大大减少了模型参数数量,还允许插槽之间知识转移,这可能会有利于上下文关系理解。...在下面的部分中,作者将特定于插槽 BERT-DST 模型联合架构称为 BERT-DST_SS 以及 编码模块参数共享为 BERT-DSTPS。

1.4K30

【论文笔记】Multi-Attention-Based Scalable Dialog State Tracking

模型 TRADE 概览 ​ 以往对话状态常见状态中每个插槽预测作为分类问题,但是槽值有可能是 OOV ,因此基于实体候选值预测存在问题。...1...J 由于插槽名称长度比对话历史记录要短得多,因此可以用更少信息进行编码。...通过结合对话历史表示最后一个隐藏状态和总结槽表示来初始化解码器: h_0^{dec} = W[h_J^{C,3},h^{s,3}] 其中 W 是一个可学习参数。...} ​ 为了避免对对话中不存在插槽运行解码器,我们还训练了一个插槽门分类器。...具体来说,模型首先用预先训练好自注意编码器对对话上下文和插槽进行编码,并以自动回归方式生成插槽值。此外,我们还结合了槽类型信息描述,以捕获跨槽共享信息,以促进跨领域知识转移。

49120

【CCTC 2017】人工智能专场纪实

关于阿里在智能对话交互方向进展,对话交互分成两个阶段:第一阶段为用户信息通过对话收集完整,得到结构化Query;第二阶段是请求服务,完成支付、购买等多个步骤,Task Flow描述了任务起始、步骤、...研发对话交互机器人需要坚持5个原则:坚持用户体验为先;产品和交互设计想办法降低不确定性;语言理解鲁棒性和领域扩展性;打造让机器持续学习能力;数据闭环;介入尽可能多数据服务。...最后,千诀总结了对话交互未来趋势:1. 人与机器人对话交互是必然趋势;2. 语言理解是对话交互是否智能关键;3. 未来对话交互一定是多模态交互。...金杰重点讲解了IBM Watson在认知领域落地案例——基于“微服务”的人机对话系统解决方案。...在这个方案中,应用系统与Watson机器人服务交互,Watson根据用户输入内容判断用户意图,基于Watson搭建了话术系统并配有后台维护系统,企业可以对话术进行添加修改,也可以对话术进行机器学习。

83620

基于知识图谱智能问答方案

针对这些服务意图,他通过实体驱动自然语言理解(Natural LanguageUnderstanding, NLU)来识别问句中涉及到对象和相关服务,从而实现特定任务下多轮功能交互。...IBM Watson 系统 Watson 系统是典型问答系统,其由 IBM 研究院在 2011 年推出,参加美国知识竞赛Jeopardy!(危险边缘)并挑落人类冠军而名声大躁。...依托于百度强大搜索及智能交互技术,度秘可以在对话中清晰理解用户多种需求,进而在广泛索引真实世界服务和信息基础上,为用户提供各种优质服务。...面向任务问答系统是一种闭域应用,通常使用基于规则或基于模板方法,并采用对话状态跟踪技术。在帮助服务中所使用槽位填充方法,就是一种基于模板方法。...,下表为知识图谱作为问答匹配优缺点对比: 基于知识图谱问答匹配 优点 在对话结构和流程设计中支持实体上下文会话识别与推理 通常在一般型问答准确率相对比较高(当然具备推理型场景需要特殊设计

4.3K32

【论文笔记】2019-ACL-Dialog State Tracking: A Neural Reading Comprehension Approach

方法详解 DST as Reading Comprehension   定义对话 D 一个子对话 D_t 作为以用户话语结束完整对话前缀,其状态由组成插槽 s_j(t) 值定义,即 S(t)={...可以把 D_t 当成一篇文章,对于每一个插槽 i 制定一个问题 q_i : 槽 i 值是多少?这样子 DST 任务就变成了一个理解 D_t 并回答问题 q_i 阅读理解任务了!...{d_L}) Question Encoding   将前面定义问题 q_i 定义为“插槽 i 值是什么?”...如果 slot type 模型预测结果为 Span,则 Slot Span 预测模型最终将预测插槽值作为对话中 tokens span(start,end) Slot Carryover Model...如果预测结果为 Span 表示可以在对话中找到槽值实体

42450
领券