自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。
AI即人工智能是一个令人着迷的领域，尤其是基于对话式AI系统的智能音箱的兴起，使人工智能直接走进了我们的家庭。
之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目：RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据，单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人，然而到我写这篇文章的时候，估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题，因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing）的商品化，促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
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。今天有空，就来研究下它~
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：
在人工智能的快速发展中，任务型对话 Agent 正成为提升用户体验和工作效率的关键技术。这类系统通过自然语言交互，专注于高效执行特定任务，如预订酒店或查询天气。尽管市场上的开源框架如 Rasa 和 Microsoft Bot Framework 在对话理解和管理方面已经取得了不错的进展，但仍存在一定的局限性，包括对大量领域数据的依赖、对固定模板的依赖，以及在个性化服务和复杂任务处理方面的不足。大型语言模型（LLM）的兴起为任务型对话 Agent 的设计和开发带来了新机遇。LLM 强大的语言理解和生成能力，能够有效提高对话系统的准确性和用户体验。得益于这些特点，我们有机会进一步简化任务型对话 Agent 的开发流程，并显著提高开发效率。本文将重点介绍由 Gluon Meson 平台孵化的创新框架——Thought Agent，探讨如何利用大型语言模型来设计和实现任务型对话 Agent 。该框架已在一家大型银行的智能对话 Agent 项目中得到成功应用。本文旨在为读者提供新的视角，帮助快速构建以 LLM 为辅助的任务型 Agent。
由于换工作以及家里的事，很久没有写东西了。最近因为工作内容，需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会，总结一下rasa框架的基本内容，包括基本架构，代码级别的分析，以及使用上的一些tips。需要注意，本文不会详细描述如何简单构建一个小demo的流程，这个在rasa的doc和一些博客上都有很好的例子，我这里就不重复引用了。贴一些链接，有兴趣的同学可以去这些地方看看。
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。
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。
1. Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的 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 Core 根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息，得到上下文的语境：预测用户当前最可能表达的
随着人工智能的进步，相关技术变得越来越复杂，我们希望现有的概念能够包容这种变化 - 或者改变自己。同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
随着人工智能的发展，人机交互技术愈发成熟，应用场景也越来越多。智能客服是人机交互在客服领域的一个应用，服务于客人以及相关的客服人员。本文将介绍智能客服在旅游场景下的主要技术和应用。
1、对话系统的基本实现 首先我们思考一个问题：人为什么需要对话？第一种情况，我要借助其他人的能力帮助我完成某件事情，那我就需要通过信息的正向传递来让其他人了解我的意图，这种情况我们通常称为任务型对话；第二种情况，我们希望从别人手里获取知识，信息反向输入，这种情况通常属于问答型及推荐型对话；第三种情况，我们并没有明确的目的，只是希望随机的交换一些信息，这种情况一般被归类为闲聊。的确对话系统也一般被分为以上三大类来实现。还有一些其他分类标准，把问答型也归类到任务型对话中，因为有部分底层技术比如知识图谱等在
自然语言处理 ( NLP , Natural Language Processing ) , 指的是 " 人工智能 “ " 理解 " 和 ” 生成 " 人类语言的能力 , 包括
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
Rasa 是最火的聊天机器人框架，是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽，中文聊天机器人开发必备手册。
自然语言处理（NLP Natural Language Processing）是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如Excel里的数据）。但是网络中 大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频... 在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的 信息量是最大的。 为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Prompt ，即 “人工智能提示词” 。
机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集：
自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。
为什么要掌握JavaScript呢？ 使用JavaScript能能否开发AI应用么？
自然语言处理（NLP）在对话系统领域的应用越来越广泛，为人机交互提供了更智能、更自然的体验。本文将深入研究NLP在对话系统中的原理，介绍常见的技术方法，并提供一个基于Python和现代NLP库的简单实例，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
对话式AI是一种基于自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、文字转语音（Text To Speech，TTS）以及自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）等技术的复杂人工智能系统，能够人机之间实现类似于真人的交互。对话式AI系统能够识别语音和文本、识别语言习惯，并能够以适当的自然语言做出回应。
【1】 Tilted Platforms: Rental Housing Technology and the Rise of Urban Big Data Oligopolies 标题：倾斜平台：租房技术与城市大数据寡头崛起 链接：https://arxiv.org/abs/2108.08229
亚马逊的研究人员通过使用新颖的数据表征技术，成功地提高了Alexa选择第三方应用程序的能力。在博客文章和随附的论文“Coupled Representation Learning for Domains, Intents and Slots in Spoken Language Understanding”中，Alexa AI部门的亚马逊科学领导者Young-Bum Kim和团队描述了一个为自然语言任务设计的方案，可以将Alexa的技能选择错误率降低40％。
Sensory是嵌入式语音软件，或者说是边缘侧语音技术的行业和技术领导者，作为专注于边缘侧语音人工智能的厂商，Sensory可以用很多种技术方式和解决方案满足用户对隐私的关切。
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 长期以来，中文自然语言处理（NLP）的研究遭遇瓶颈，其中一个重要原因就是中文的语言学基本无法迁移到已有的成熟的深度学习模型中，这也是中文 NLP 难于英文的重要原因之一。而竹间智能在自然语言处理的研究中，结合深度学习、语言学和心理学等，通过 NLU 来弥补传统中文 NLP 在语言理解上的不足，取得了不错的成果。在此和大家分享一些竹间智能在中文自然语言交互研究中的经验和思考。 本文结合语言学和 NLP 的几个基本任务，从理论上对中文 NLP 的特点进行说明，
Sen基于机器学习的语音人工智能技术正在快速的渗透包括玩具和智能家电在内的一切设备。
对话机器人如果能够检测到服务失败的case，再强一点，最好还能够自动纠正，就和人一样，在学习中成长，在成长中学习，越来越强。理想和美好，那么怎么做呢？怎么学习呢？
本文来自PaperWeekly和biendata组织的企业AI技术实战讲座。作者为小米人工智能部的崔世起，崔老师以著名的“小爱同学”为实例，详细介绍了全双工关键技术及其应用。
本页面解释了用Rasa构建助手的基本原理，并展示了Rasa项目的结构。你可以在这里测试它，而不需要安装任何东西。你也可以安装Rasa并在命令行中执行。
意图识别是NLP中对话系统的一项基本任务。意图识别（有时也称为意图检测）是使用标签对每个用户话语进行分类的任务，标签来自一组预定义的标签。
AI 科技评论按：随着语音识别 ASR 的进步，对话机器人从简单的指令式的语音助手，进化到关键词交互方式，人们能够使用较为完整的句子来表达意图，机器人从中截取关键词判断用户意图。
让计算机理解人类语言 “教”计算机理解人类的自然语言这部分工作，称作自然语言理解（Natural Language Understanding / NLU）。 可以算作自然语言处理（Natural Language Process / NLP）的一部分。 具体要做的事情，就是让计算机“明白”人类正常讲话时使用的语言，而不是几个英文关键字加一堆参数的格式化的指令。 这是怎么做到的呢？让我们先来看看： 人类如何理解自然语言 举个例子，我说“苹果”这个词，你会想到什么？ 一种酸酸甜甜红红绿绿的球状水果，对吧。想
位于加州的业内领先面向边缘侧产品的嵌入式低成本语音和生物识别人工智能技术（low-cost embedded voice and biometric Artificial Intelligence on Edge）公司Sensory，早前发布了免费和非常灵活的服务于创建和和设计语音用户界面的线上工具门户 - voicehub.sensory.com。
要验证域文件，NLU数据或故事数据中是否存在任何错误，请运行验证脚本。你可以使用以下命令运行它:
选自gradient 作者：Walid S. Saba 机器之心编译 编辑：陈萍 自然语言理解（NLU）是人工智能的核心课题之一，也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。近年来，机器学习虽然被广泛使用，但是却不能很好的解决自然语言理解问题，其中可能涉及很多原因，ONTOLOGIK.AI 的创始人和首席NLU科学家Walid Saba给出了自己的观点。 20 世纪 90 年代早期，一场统计学革命取代了人工智能，并在 2000 年达到顶峰，而神经网络凭借深度学习成功回归。这一经验主义转变吞噬了人工智能的所有子
随着AI技术在各个领域的广泛应用，人机交互技术愈发成熟。包括电商、银行、电信等在内的很多领域开始建设智能客服的交互能力，为客人提供智能化自助服务，同时为客服人员的工作提供智能辅助。携程集团依靠强大的客服团队为国内外旅行者的出行提供了优质的服务保障，持续提升智能客服的交互能力，提高客服人员的生产效率显得尤为重要。
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
“教”计算机理解人类的自然语言这部分工作，称作自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）。
近年来，聊天机器人技术及产品得到了快速的发展。聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。
rasa init命令将询问你是否要使用此数据训练初始模型。如果你回答否，则models目录将为空。
DuerOS是对话式AI系统，既然都已经是人工智能了，为什么还要在DuerOS上开发技能服务呢？
对话是人与人之间交换信息的普遍方式。人可以在交流时通过判别对方的语气、眼神和表情判断对方表达的情感，以及根据自身的语言、文化、经验和能力理解对方所发出的信息，但对于只有0（false）和1（true）的计算机来讲，理解人的对话是一件非常困难的事情，因为计算机不具备以上能力，所以目前的语音交互主要由人来设计。有人觉得语音交互设计就是设计怎么问怎么答，看似很简单也很无聊，但其实语音交互设计涉及系统学、语言学和心理学，因此它比GUI的交互设计复杂很多。
几天前，英特尔宣布推出开源库NLP Architect——这是一个用于自然语言处理（NLP）的库，帮助开发人员为聊天机器人和虚拟助手等会话应用提供所必需的功能，比如名称实体识别，意图提取和语义分析等，帮助智能体从对话中理解人类的行动。
PyText是基于NLP深度学习技术、通过Pytorch构建的建模框架。PyText解决了既要实现快速实验又要部署大规模服务模型的经常相互冲突。它主要通过以下两点来实现上面的需求：
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