本文主要研究以下几点： 什么是搜索 搜索评价指标 意图识别 query改写 什么是搜索 一个搜索引擎的技术构建主要包含三大部分： (1) 对query的理解 (2) 对内容(文档)的理解 (.../“千人千面”/搜索建议等 意图识别 是什么 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 属于“对query的理解”部分 本质上是一个分类问题 意图识别搜索的一般过程： S1...最后语义标签（Semantic Tagging）模块进行命名实体识别、属性识别后的结果为：[Michael Jordan: 人名][berkley:location]:academic 意图识别的前提...意图识别的方法 1.词表穷举法/规则解析法 2.基于查询点击日志 – 一般一条搜索日志记录会包括时间-查询串-点击URL记录-在结果中的位置等信息。...(深度学习)–FastText 意图识别的难点 1、输入不规范，前文中已有介绍，不同的用户对同一诉求的表达是存在差异性的。
最近刚刚把垃圾文本分类做完，接着又去研究意图识别，可以看做是分类完之后的后续处理，通过这篇文章记录下自己的学习经历。 1：意图识别要做啥？...，这样搜索结果会比较差，但是如果我们通过意图识别发现用户是个游戏迷，我们就可以在用户搜索时将游戏的搜索结果优先返还给用户，这本身也是很有意义的一件事。...2：意图识别的方法 因为意图识别本身也是一个分类问题，其实方法和分类模型的方法大同小异。...常用的有： 1：基于词典模板的规则分类 2：基于过往日志匹配（适用于搜索引擎） 3：基于分类模型进行意图识别 这三种方式基本上是目前比较主流的方法，现在进行意图识别的难点主要是两点，一点是数据来源的匮乏...第二点是尽管是分类工作，但是意图识别分类种类很多，并且要求的准确性，拓展性都不是之前的分类可比的，这一点也是很困难的。
上个月由于业务需要定制化了一个中文语境下的手机号码识别库YMMNlpUtils DEMO解析 Github地址 现在由于业务需求，又新增了一个语音对话过程中是否存在手机号交换行为意图的识别，所以更新了一个版本...YMMPhoneDistinguish(show_reason=False, user_dict=None, stop_words=None) #:param show_reason:是否需要展示被识别出来的原因
比赛简介 主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。
此次结合达观在垂直搜索引擎建设方面的经验，围绕以下内容进行展开： 用户搜索意图的理解及其难点解析 如何识别用户搜索意图 达观数据用户搜索意图理解引擎介绍 01 用户搜索意图的理解及其难点解析 首先，从偏技术的角度来看看搜索引擎发展的几个阶段...02 如何识别用户搜索意图 首先我们来看一下用户搜索意图有哪些分类。一般把搜索意图归类为 3 种类型：导航类、信息类和事务类。雅虎的研究人员在此基础上做了细化，将用户搜索意图划分如下类别： 1....至此，第二部分 如何识别用户搜索意图 也讲完了总结一下，我们首先简单说明了用户搜索意图的主要分类：导航类、信息类、资源类，然后对搜索意图识别的主要功能模块查询纠错、查询词自动提示、查询扩展，查询自动分类...03 达观搜索意图识别引擎 达观通过 RESTAPI 接口的方式向客户提供基于公有云和私有云的搜索服务。其中语义分析模块包含了对用户 query 意图的离线挖掘和在线预测。...达观 query 意图识别引擎内部组合了多粒度分词、多歧义分词、命名实体识别、词汇间紧密度分析、词汇重要性分析、同义近义词分析、拼写纠错、拼音转写、高频词动态省略分析、需求词识别、相关搜索词、直达搜索词分析等多个功能模块
目录结构 2. nlu.yml 3. config.yml 4. domain.yml 5....目录结构 2. nlu.yml version: "3.0" nlu: - intent: greet examples: | - 你好 - hello...- 父母都有[高血压](disease)，我应该推荐他们去哪家医院好呢 这个配置文件里面有一些 对话的意图，以及一些 该意图可能的说话例子 3. config.yml recipe: default.v1...intents: - greet - goodbye - medicine - medical_department - medical_hospital 这个文件里面有所有的意图的类别...实践 pip install --no-deps -r full_requirements.txt cd Chapter02/ rasa train nlu 训练 rasa train nlu ┌──
本篇主要是讲述意图识别的技术知识。在我们的业务场景中，意图细分成了2层的层级意图结构，也即话题意图以及在每个话题下的用户行为意图，也可以理解为每种话题意图相当于一个Chatbot。...所以，话题意图的识别效果对后续流程影响较大。 话题意图识别属于文本分类任务，在我们的游戏安全场景中，定义了7种话题类别，包括安全模式、被盗、失误、封号、信用、举报，以及常用性发言。...首先，本话题意图原始数据是基于游戏中一段对话的场景来打标签的，训练集样本的标签准确度不高，因此需要对样本做标签修正的预处理来提纯样本标签。 话题意图分类模块构建 1....规则层（规则粒度的大小（灵活性+维护成本））： 主要是解决模型很难识别的特殊样本，为每个分类话题分别配置正则过滤规则 构建更大量样本数据集方法介绍 基于集成模型的方法更快地构造更好、更多的标签样本集...对于一些话题类别数据量少的识别冷启动问题，除了上面介绍扩展样本量的方法，还可以从一些小样本学习方法来考虑，例如Few-shot learning，具体有Induction Network等。 ?
事实上，我们还可通过更高级的运动意图识别来控制。 运动意图识别控制 运动意图识别这项技术，对患者康复极具意义。它充分调动和维持了运动的主动性，促进有效性最大化。...运动意图识别的方式主要有三种 一、脑电信号意图识别 脑电信号意图识别植入电极最理想的方式是将电极放置在颅骨内，硬脑膜外，直接采集皮层的电活动。这种方式的最大优势是，第一时间就能被采集下来。...通过脑电的信号进行意图识别，信号直接及时，如果在操作便捷、解读准确、可重复性等方面达到要求后，被视为理想的意图识别方式，是真正的意图识别。...高密度表面肌电的识别更具价值。 三、力传感器意图识别 力传感器意图识别分为力矩传感器和压电传感器。肌肉收缩带动关节运动，进而对传感器施加了力，传感器也就采集到了患者的运动意图。...肌电意图识别多用于康复中后期和假肢辅具，力矩传感器意图识别多用于康复后期。
聊天机器人的一个基本机制是利用文本分类器进行意图识别 。 我们来看一下人工神经网络（ANN）的内部工作原理。 ?...https://chatbotslife.com/text-classification-using-algorithms-e4d50dcba45 现在，让我们按以下步骤实现一个用于意图识别的文本分类神经网络...： 选择技术栈 准备训练数据 预处理数据 迭代 ：代码实现 + 测试 + 模型调整 抽象思考 本文完整源码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 意图识别 即可获取。...我们的训练数据中，12个句子分别属于3类意图（intent）：greeting、goodbye和sandwich： ? 现在我们进行数据预处理： ? 运行上面的代码，输出结果如下： ?...现在你有了一个构建聊天机器人的基本工具，它能够处理大量的类 （意图），并适用于对有限或大量的训练数据进行分类。 也很容易在模型中添加一个或多个新的意图。
简单的说， NLU是NLP的一个子集，因此在老码农眼中的简明AI中的那张图是错误的，应该是包含的关系。 ? NLU的一个主要功能是“execute an intent ”即提取意图。什么是意图呢？...意图表达 Intent意图如何理解呢？在我们开发Android 应用的时候，离不开Intent，尽管和NLU中的意图不太一样，但还是对意图的理解有帮助的。...在Android Intent中由Action，data 和一些属性组成，在NLU中，意图可以由槽位来表达，槽位就是意图的参数信息。...其中涉及的语音识别，自然语言生成及TTS播报，意图识别等等全部由对话式AI系统完成，我们只专注于具体的服务即可。 既然DuerOS已经提供了大量的服务和海量的资源，我们在上面开发技能还有什么必要么？...词典在意图识别中具有很重要的地位，一般是某一领域词汇的集合，DuerOS根据词典去解析相应的槽位信息，发送给技能应用处理。 我们可以在DBP自定义字典，更可以直接使用系统词典。 ?
下面用一个具体的案例来深度说明一下自然语言理解（NLU）： 对话系统这个事情在2015年开始突然火起来了，主要是因为一个技术的普及：机器学习特别是深度学习带来的语音识别和NLU(自然语言理解)——主要解决的是识别人讲的话...比如经过训练后，机器能够识别“帮我推荐一家附近的餐厅”，就不属于“订机票”这个意图的表达。...很多语音交互都是很短的短语，音箱不但需要能否识别用户在说什么话，更要理解用户的意图。...NLU是使用NLP算法（识别词性等）后的文本的后处理，其利用来自识别设备的上下文（自动语音识别）[ASR]，视觉识别，最后一次会话，来自ASR的误识别词，个性化配置文件，麦克风接近等），以其所有形式，辨别碎片和连续句子的含义以通常从语音命令执行意图...NLU具有围绕特定产品垂直的本体，用于计算意图的概率。NLU具有已定义的已知意图列表，其从指定的上下文信息识别源导出消息有效载荷。
前言 对意图Intent，学习安卓需掌握。...意图描述 ：意图是要执行的操作的抽象描述。...意图结构 意图的主要信息是： 动作要被执行的一般操作，如-，ACTION_VIEW等。...意图解析 你将使用两种主要的意图形式。...隐含意图没有指定一个组件；相反，它们必须包含足够的系统信息，以确定哪个可用组件最适合执行该意图。 当使用隐式意图时，给定这样一个任意的意图，我们需要知道如何处理它。
助手类意图识别概述 随着人机交互越来越普遍，设备需要理解用户下达的各种指令，方便用户的操作。...助手类意图识别能够利用机器学习技术，对用户发送给设备的文本消息进行语义分析和意图识别，进而衍生出各种智能的应用场景，使设备更智慧、更智能。 约束与限制 当前只支持中文语境。...接口说明 助手类意图识别提供了一个函数接口getAssistantIntention()，该接口主要针对助手场景下的意图识别，分析用户的意图。...，数组里的类型为JSONObject name 否 String 意图名 attributes 否 JSONArray 意图对应的属性 开发步骤 在使用助手类意图识别API时，将实现助手类意图识别的相关的类添加至工程...import ohos.ai.nlu.NluRequestType; import ohos.ai.nlu.NluClient; import ohos.ai.nlu.OnResultListener;
利用NLU模块，我们可以识别意图和实体，并将其转化成可执行任务。•Slot（槽）：指在对话中需要预留的某些位置，用来获取和存储某些值。槽可以存储关于用户状态和机器状态的信息。...，识别用户的意图或意图类别。...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。
IM类意图识别概述 基本概念 IM类意图识别，是指利用机器学习技术，针对用户短信或聊天类APP等IM应用的文本消息进行内容分析，并识别出消息内容代表的用户意图。...运作机制 基于语义分析，利用机器学习的相关技术识别并理解用户消息的意图，通过IM意图识别，可以衍生出各种智能的应用场景，使智能设备更聪明，更懂用户。...基于IM意图识别接口，可以对文本消息中包含的用户意图进行自动分析识别。...文本消息意图识别 主要针对用户短信或聊天类文本消息进行意图识别，目前仅开放支持了通知消息类的三个意图，分别为：还款提醒通知、还款成功通知、未接来电通知。...import ohos.ai.nlu.ResponseResult; // 接口返回的结果类 import ohos.ai.nlu.NluClient; // 接口客户端类 import ohos.ai.nlu.NluRequestType
相反的，NLU只是NLP的一个子领域，它的任务是将未处理过的输入信号转化成一种机器能够识别理解并且能够给予反馈的数据结构，这是一项细小的分支但是却非常复杂。...Rasa NLU 在本节中，我将详细解释Rasa NLU，并且提供给你一些你应该熟知的在NLP中常用的术语。 意图： 将用户的诉求告知机器。 例如：提出投诉，要求退款等请求。...例如：与服务中断、退款等有关的投诉 置信度： 一个距离指标，该指标能够体现出NLU分析出的结果与意图列表中诉求相差多少。 以下例子能够帮助你更好的理解上述概念。...该组合既拥有了MITIE中良好的”实体”识别能力又拥有sklearn中的快速和优秀的”意图”分类。 我曾使用过MITIE后端来训练Rasa。...Rasa会返回以下内容： 意图：设备宕机 实体：设备=手机 如果你稍加注意便会发现，我所提供的输入并不存在于我的训练档案中，Rasa内置的智能功能能够正确的识别这些组合起来的”意图”和“实体”。
最近工作中使用到rasa，其nlu部分有一个rasa自己提出的DIETClassifier框架组建，可用于意图分类与实体识别。...简介 先总结下DIET出彩的地方： DIET是一种用于意图分类和实体识别的多任务体系结构。...实验评估 3.1 联合训练的重要性 对比单任务学习性能： 可以看到相比之下，单任务的意图分类效果会有一点的提升（90.18->90.90）,但是实体识别效果却降低了非常多（86.04->82.57）...sparse特征 和 ConveRT 嵌入的结合在意图分类上获得了最佳的 F1 得分，并且在意图分类和实体识别方面都比现有最好结果高出 3％ 左右。...下表中列出 ATIS 和 SNIPS 数据集上的意图分类准确性和命名实体识别 F1 得分。* 表示使用 BILOU 标记模式对数据进行标注。†表示未使用Mask Loss。
本模块会具体针对意图识别，实体提取等任务，配置意图以及触发该意图的文本，提供用户在各种意图下的文本作为examples：询问Query：用户对聊天机器人发出的询问。...句子特征由(1 x feature-dimension)大小矩阵表示，它包含完整对话的特征向量，可以用于意图分类等。 意图识别 配置方法：在example下加入符合此意图的文本。...识别意图，rasa NLU提供了两种方法：1. Pretrained Embeddings：使用spaCy等加载预训练模型，赋予每个单词word embedding。...nlu.yml 配置训练数据：实体识别的训练数据需要将文本里的实体内容用[]括起，后面接其所属的实体名字(entity_name) - intent: 手机产品介绍 examples: |...其作为辅助性工具，用于判断NLU输出的意图是否可靠：若可靠，则不执行任何action；若不可靠，则激活deny意图，并执行action_unlikely_intent Custom Policies
相关概念 Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具，供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人： • Core = 聊天机器人框架包含基于机器学习的对话管理 • NLU = 用于自然语言理解的库包含意图识别和实体提取...NLU根据您之前的训练数据了解用户的信息： • 意图分类：根据预先定义的意图解释含义（例如：我需要94301中的一个GP是一个寻找医生意图的置信度是93%） • 实体提取：识别结构化数据（例如：gp 是医生类型和...为此，您将训练 NLU 模型，该模型将以简单的文本格式接收输入并提取结构化数据。这种称为意图的结构化数据将帮助bot理解您的消息。 您要做的第一件事是定义bot应该理解的用户消息。...您将通过定义意图并提供一些用户表达意图的方法来实现这一点。...虽然您不写实际的消息，但它代表了用户的意图。以 - 开头的行是您的bot所采取的操作。
分别是基于 Rasa nlu 实现自然语言理解和基于 rasa core 实现对话管理。 ? 自然语言理解（NLU）和对话管理是任务型对话的主要模块。...任务型对话系统示意图 ? 任务型对话主要包括四部分 ，语音识别，自然语言理解，对话管理，最后是自然语言生成。 下面是一个订餐应用的例子。 ? 接下来分别来看每个模块具体实现的方式 首先是自然语言理解。...action 就是意图，slot 是需要填充的槽值，value 是对应的值。 ? 具体可以用哪些技术做这些事情呢？下面列出了三个方法。...第一个是语法分析，可以通过语法规则去分析一句话，得到这句活是疑问句还是肯定句，继而分析出用户意图。相应的也可以通过语法结构中找到对应的槽值。...Rasa nlu 是自然语言理解框架，主要实现实体识别，意图识别等。Rasa core 是对话管理框架，主要实现状态跟踪、policy 训练，在线学习等。 ?
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