仅当实体的值匹配时才触发对话流意图 - 腾讯云开发者社区

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。...，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。...domain.yml 列举了bot中包含的所有信息，指定了意图、实体、槽位slot、响应、表格、动作以及对话配置 slot slots是助手机器人的记忆，它可以帮助我们的机器人记住之前实体提取到的信息...MemoizationPolicy 记住了训练数据中的全部stories，检查当前对话是否与训练数据中的任意story相匹配。...停用表单：当所有 slots 都被填满时，将自动停用。

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【重识云原生】第四章云网络4.8.2.3节——OpenFlow运行机制

，包括Hello、Echo和Experimenter三种消息，这里我们介绍应用最常见的前两种：同步消息示意图 Hello：当连接启动时交换机和控制器会发送Hello交互。...当且仅当Switch与所有Controller的连接断开后，Switch才进入Fail Open状态。串行模式：串行模式下，Switch在同一时刻仅允许与一个Controller建立连接。...被动模式的好处是网络设备无需维护全部的流表，只有当实际的流量产生时才向Controller获取流表记录并存储，当老化定时器超时后可以删除相应的流表，因此可以大大节省交换机芯片空间。 ...而后续正常业务报文的转发流表，则在实际流量产生时，由主动下发的初始流表将业务报文的首包上送给控制器后，触发控制器以被动模式下发。 ...这一事件的触发可以看做是控制器主动通知交换机发送一些数据报文的操作。通常，当控制器想对交换机的某一端口进行操作时，就会使用Packet-out报文。

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AI行业实践精选：创建聊天机器人各大平台的优势与局限性分析

在你打算创建一个聊天机器人模型的时候，你会立即明白，对话流的建模是其中最为艰难的部分之一，甚至可以说是最为困难的部分。一般来说，对话流的建模就是要定义聊天机器人的行为表现。...意图负责建立起用户输入与机器人所采取的行动之间的联系。语境是字符串值，根据先前的请求，用于区分可能有不同含义的请求。...这种意图与语境的机制，使我们可以创建状态机，该状态机能够模拟大型的复杂流。然而，当某个语境并不存在的时候，你并不能创建该语境下的意图。这就是 Api.ai 目前的缺陷。...当用户输入“相似的”请求时，Wit.ai 会处理这些请求、提取实体并应用开发人员定义的逻辑。这一过程见下图： ?...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。

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解读：【阿里热线小蜜】实时语音对话场景下的算法实践

其主要优点在于：无需准备含ASR错误的训练语料，仅需要在下游任务自身语料上进行 finetune，就可以得到具有ASR容错能力的SLU模型仅需要文本作为输入，线上链路无需改造成本采用BERT-like...不过，接的文本任务是比较简单的意图分类（或匹配），如果后续涉及到实体识别、KBQA的任务，这方案就不太适用了。...双工对话先介绍下，同步、异步和双工的区别：上图的电话号码例子就非常形象：我们和在线机器人聊天，就是同步的：我们需要把电话号码完整的打字编辑完，再发送信息，该信息同步触发机器人进行回答。...而如果我们和在线人工客服之间进行这样的对话，人工客服在我们打字时，可以做其他事情，所以我们之间是异步的。...作者的解决方案是加了一块 Duplex DM模块：触发从原来的完整的ASR结果信息，变成了Micro-turn。

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建立一个线上购物的面向任务的对话系统

, 再在其中进行一定的搜索匹配...., 也就是意图, 产品类别和属性-值的集合注意到, 如果chit-chat话语的连续长度超过某一个预定义的阈值, 或者在时间t时两个连续的话语的时间间隔超过某个预定义长度, 则 ?...的时候将会触发, 它将会利用产品类别和属性值在产品库当中进行检索, 最后储存到 ? 中比较需要满足两个条件才会触发比较: ? 相同类别的多个产品或者品牌的名字在 ?...被检测出来将会对它们的优缺点都进行比较观点总结当 ? 是 ? 的时候将会触发, 将会总结存储在 ?...中也没有注意到, 这样形式的问题通常会是众包的数据中会含有的闲聊当没有任何的购买意图被检测到的时候, 将会触发这个动作, 使用Ji, Lu和Li的方法基于IR的回应生成策略, 该模块基于以下的条件

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【RASA】DIET：Dual Intent and Entity Transformer

，由于transformer架构要求它的输入与transformer层的维度相同，因此，concatenate后的特征通过另一个全连接层，在所有序列步骤中共享权值，以匹配transformer层的维度，...这可能是由于特定意图与特定实体的存在之间的强相关性。例如，几乎所有属于 play_game 意图的语句都有一个名为 game_name 的实体。...同样，实体 game_name 仅与意图 play_game 一起出现。我们认为，这一结果进一步表明拥有像 DIET 这样的模块化和可配置架构的重要性，以便处理这两项任务之间的性能折中。...3.2 各模块的重要性当使用sparse特征和mask损失，而没有任何预训练的embeddings时，DIET 的性能具有竞争力。在目标和实体上增加mask损失都会使性能提高绝对值约 1％。...使用BERT emb作为dense特征的效果要比 GloVe 差。这应该是由于BERT 的预训练任务使得输出的向量不适应作为文本表示，因此在转移到对话任务之前需要微调。

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IntelliJ IDEA 2020.2重磅发布！全面支持Github PR。真香版本？

单看新特性，这个新版本还是有一点香的。虽然我还木有升级到这个版本真实体验，毕竟我是一个“怀旧”boy 啊！是否要升级到新版本体验，小伙伴们可以根据自身情况和需求自行决定。...点击相关问题内嵌提示，IDE 将打开 Find 工具窗口，列出外部文件中出现的所有相关问题 3.能够创建多个结构搜索和替换检查 : 允许您使用“结构化搜索和替换”来查找并替换与特定模式匹配的代码块（如有必要...这适用于任何流操作。...在 Inspections 小组件中，可以选择是否高亮显示相关问题：不显示、仅显示错误或显示所有问题 Inspections widget 3.意图操作预览：为了试验应用意图操作的可能结果，现在可以预览其结果...Pull dialog Rebase dialog 3.改进了“比较分支”操作的结果显示：当您在IntelliJ IDEA 2020.2中比较两个分支时，IDE通过在编辑器中打开它们的日志来在一个视图中显示其提交

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腾讯云低代码平台金融知识问答系统deepseek技术架构

一、系统概述本系统是基于腾讯云低代码开发平台构建的智能问答系统，专为金融行业设计，集成了智能工作流引擎、多轮对话Agent、检索增强生成（RAG）知识库三大核心技术模块。...[系统架构图描述（文字版）]系统采用分层架构设计：接入层：通过API网关接收微信/短信/网页等多渠道请求处理层：NLP引擎进行意图识别与实体抽取知识图谱模块处理结构化数据查询工作流引擎驱动业务审批流程数据层...意图识别：采用BERT预训练模型微调，准确率94.7% 2. 实体抽取：识别"产品代码（如518880）""金额（≥100万）"等15类金融实体 3....对话策略：支持3轮以上上下文关联，自动处理用户澄清请求集成能力：后端服务调用：通过RESTful API对接核心业务系统知识库检索：实时调用RAG模块获取最新政策解读情绪分析：当检测到投诉倾向时自动升级至人工服务...特殊要求： - 审批类操作留存5年备查 - 敏感数据访问触发实时告警五、技术选型对比表组件传统方案低代码方案优势对比工作流引擎Activiti + Java开发腾讯云流程构建器开发效率提升80%

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如何设计一款理解用户需求的智能语音产品

当用户说“Alexa，我要看新闻”或者说“Alexa，我要在京东上买东西”时，用户将分别打开新闻技能和京东购物两项技能，而“新闻”和“京东”两个词都属于触发该技能的关键词，也就是打开该应用的入口，后面用户说的话都会优先匹配该项技能里面的意图...当语音设备上存在第三方天气技能时，如果用户直接喊“Alexa，今天深圳天气怎么样”，系统还是会直接执行默认的意图。我们做语音交互更多是在设计意图，也就是设计意图要怎么理解以及执行相关操作。...兜底方案是指语音完全匹配不上意图时提供的最后解决方案，可以这样认为：当智能语音平台技术不成熟，自己设计的语音技能较少，整个产品基本听不懂人在说什么的时候，兜底策略是整套语音交互设计中最重要的设计。...由于是听不懂才需要兜底策略，所以以上三种兜底方案是互斥的。为了让整个产品有更好的体验，我们不能完全依赖最后的兜底策略，还是需要设计更多技能和意图匹配更多的用户需求。...2.当语音智能平台泛化能力较弱时，我们可以考虑手动提升整体的泛化能力。主要的做法是将常用的表达方式抽离出来成为独立的词典，然后每个意图都匹配该词典。

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解读：【小爱同学】智能问答系统

匹配模型可能会出现语义焦点，如下2对话： “圆柱体的体积怎么算”- “圆柱体的面积怎么算” “为什么宝宝总不听话”- “为什么狗狗总不听话” 模型可能判断其相似度比较高。...当问答论坛数据中，问题包含实体，答案包含属性值，就可以以此构造解析模板。如： 2.1.2 带约束的问答上述挖掘的都是比较简单的模型。作者还构建了带约束的问答模板。如“世界之最”的问题。...首先意图判断：query是否包含世界之最支持实体类型，以及是否包含最大、最小、第一、第二等触发词。然后进行结构化解析：问题1....多任务学习：将二者联合学习后处理策略：根据领域词表对识别槽位进行纠错主要创新思想是将不同意图下的槽位进行归并：该方案可以缓解建设新垂类重复工作多、小垂类训练样本少的问题 2.3 基于路径匹配的方法...2.3.1 实体/属性值/数值抽取 2.3.2 子图检索 2.3.2.1 子图模板以单实体/多实体作为起点按照预先定好的路径模板挖掘候选子图，如： 2.3.2.2 路径扩展&组合路径扩展

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上篇 | 如何设计一个多轮对话机器人

实现对话机器人常见的方法，可以从最简单的“关键字匹配”，到最前沿的深度学习“端到端生成”应答。分别应用到不同的场景：闲聊、任务（垂直领域）、问答（QA）。...所以，模型的标签是意图与实体类型，如下图的“inform,QQ”。例如，在具体的项目中，我们定义了： B. ...Value模型在我们系统中，获取到用户发言的Act-Slot之后，根据Act-Slot的意图，得到其相对应的实体值。...LSTM模型：当句式中不明显表达实体时，将通过模型分到6类中： ENV：涉及到电脑环境相关信息。 MAPID：涉及到地图相关信息。 ROLE：涉及到角色相关信息。 TEAM：涉及到组队相关信息。 ...备注：每个Task都可以单独由“起始问题识别”触发，也可以如下例子嵌套对话。

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拆解ES已死伪命题：Agentic RAG时代搜索引擎的终极形态

但当问题复杂些，如“公司本年度财报中，营收最优的一个季度和最差一个季度的数据有哪些不同？”...从上述分析不难看出，要突破传统 RAG 的局限，我们需要的是一个具备认知能力的智能引擎，而非简单的检索工具。这种引擎需要支持 “隐性意图理解” 甚至 “推理意图拆解”，而不仅仅是显性的关键词匹配。...• 但面对 “隐性事实推理”（如“分析本季销售额暴跌是否与服务器宕机事件相关”），问题会触发复杂的认知链条： 1. 意图拆解：需识别“销售额暴跌”的时间范围、统计口径，“服务器宕机”的事件定位 2....”） • ChatETL：动态构建数据管道（“提取过去三个月所有提及‘延迟’的客服录音，按情绪值排序”） • 认知闭环：检索结果实时反馈至监控系统，触发自动化预案而 Elasticsearch 之所以能成为...**Day 2** - 上午：武康路历史街区（免费，8:00-10:00人流低谷） - 午餐：静安寺素斋（人均150元，需提前1小时预约） - 下午：豫园+城隍庙（联票 60

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ACL 2021 | 一文详解美团技术团队7篇精选论文

当某个任务（或称为领域）具有较多训练数据时，已有的槽填充模型可以获得较好的识别性能。...槽填充模型依据槽值信息及槽值的上下文信息对槽值进行识别，所以我们在计算槽间可迁移度时，首先对槽值表示分布与上下文表示分布上的相似性进行了度量，然后我们借鉴了F值对于准确率及召回率的融合方式，对槽值表示分布相似性及槽值上下文表示分布相似性进行了融合...现有的槽填充模型只能识别预先定义好的槽类型，但是实际应用里存在大量域外实体类型，这些未识别的实体类型对于对话系统的优化至关重要。...，进而不断地完善和增强对话系统的能力，如下图所示：对比现有的OOV识别任务和域外意图检测任务，本文提出的NSD任务具有显著的差异性：一方面，与OOV识别任务相比，OOV识别的对象是训练集中未出现过的新槽值...，但这些槽值所属的实体类型是固定的，而NSD任务不仅要处理OOV的问题，更严峻的挑战是缺乏未知实体类型的先验知识，仅仅依赖域内槽位信息来推理域外实体信息；另一方面，和域外意图检测任务相比，域外意图检测仅需识别句子级别的意图信息

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

，以建模用户的意图和插槽值。...因此，为了填充每个用户回合的对话框状态框架，本文提出了四个子任务：意图分类（Intent）请求的槽标识（Req）分类槽标签(Cat) 非分类槽标签(NonCat) 所有子任务都需要多次将当前对话框历史记录与候选模式描述进行匹配...dontcare,active. , 第二步，如果是 active 的，我们将对话历史记录与每个值进行匹配，并通过排序选择最相关的值。...当然后文会提到只针对 x 中的实体才进行 copy，这个 copy 的概率则来自于 pointer network 的机制，说白了就是来自于在 x 上的 attention 权值并利用 softmax...Multi Task Learning 如下图中的示例（对应题图中的对话），在当前轮 t = 2 时，输入会做一些相应处理：在每个句子前加上 SLU（Spoken Language Understanding

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干货 | 助理来也胡一川：深度学习在智能助理中的应用

自然语言处理在智能助理产品的各个环节中都有应用，从分词、词性标注，到意图识别、实体抽取，再到问答、对话等。过去两年，学术界和工业界开始将深度学习应用在自然语言处理任务上，取得了很多不错的进展。...比如，在意图识别中，模型需要预测的是一段文本表达的用户意图；在实体抽取中，模型需要预测的是一段文本中的每个字或词所对应的实体；在问答或对话中，模型需要预测的是用户的问题和机器的回答的匹配度。...例如，在助理来也的场景里，当用户通过自然语言发起一个需求时，用户的意图是问天气、订机票还是其他，是意图识别模型需要解决的问题。上面介绍的框架能够非常好的应用在解决意图识别问题上。 ?...深度匹配模型使用 CNN 对一个候选回复与当前用户消息以及历史消息序列进行匹配，最终计算出候选回复和整个对话上文的匹配分数。...在这个过程中，我们积累了大量的交互数据，将深度学习技术成功的应用在意图识别、实体抽取、问答、对话等各环节中，提升模型的效果和产品的体验。

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BubbleRob tutorial 遇到的问题

:当启用时，当模拟运行时，对象将忽略删除操作(但是，当通过代码触发删除操作时，删除操作仍然有效)。...Cannot be deleted不能删除:当启用时，对象将忽略删除操作(但删除将仍然工作时，通过代码触发)。...如果至少有一个可见层与图层选择对话框的图层相匹配，那么当从相机上看到该对象时，它将是可见的。默认情况下，一个形状被指定给第一层，一个关节被指定给第二层，一个假关节被指定给第三层，等等。...Required match values for parent父对象的必需匹配值:该对象可以附加到另一个对象(即成为另一个对象的子对象)，但是只有当列出的父对象的必需匹配值之一与它的新父对象的子对象的必需匹配值之一匹配时才可以...Required match values for child子对象的必需匹配值:对象可以有另一个对象附加到它自己(即成为另一个对象的父对象)，但只有当它的一个子对象的必需匹配值与它的新子对象的父对象的必需匹配值之一匹配时

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收藏 | 最新知识图谱论文清单（附解读、下载）

当使用常识性知识图谱时，由于具备背景知识，模型更加可能理解用户的输入，这样就能生成更加合适的回复。...当生成回复时，采用动态图注意力机制来引用图信息，即读取每个字对应的子图和子图中的实体，并且在生成当前回复时，通过概率计算应该是生成通用词还是这个子图中的相关实体。 3....在计算时，就是将当前三元组的头实体与尾实体向量通过矩阵变换后相加，再经过正切激活函数后，与经过矩阵变换的关系进行点积，得到一个值。...当问题所问实体在知识库中存在大量不同类型的重名实体时，先做关系推理或者实体链接都有可能引发无召回问题。对此，本文的策略是采用联合事实筛选，通过利用实体的名称信息和类别信息从不同角度描述实体。...实验评价指标为准确率，仅当问题对应的事实与模型得到的实体和谓词两者都匹配时，才算准确匹配。 ? 从实验结果上看，本文方法相对过去的工作，取得了非常明显的提升。

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基于RASA的task-orient对话系统解析（一）

其中，意图对应task-orient对话系统中的intent。而实体信息则用于对话系统中的槽填充。...对话管理：在rasa中，对话管理的主要职责是通过NLU的分析得到的意图和实体信息，进行槽位填充，然后结合前几轮对话的状态，根据某种策略（策略可以是人工规则，或者机器学习，深度学习，强化学习训练得到的策略模型...rasa整体流程由图可知，当一条用户的表达到达chatbot时，由NLU对封装后的Message进行文本分析，得到意图和实体信息，然后由对话管理核心模块接受原始的用户消息和NLU的分析结果，根据一些策略...其中data存放的是意图和实体信息，在后续组件处理时，还会再Message中增加一些变量存储中间结果，即set成员方法的职责。 ?...CRFEntityExtractor部分定义3 tips2：对于对话中，涉及到的所有intent和实体，均需要在配置文件中进行定义，方便各个组件在做相应的文本分析时进行lookup-table查找。

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业界 | 思必驰推出启发式对话系统，关注知识传播的会话精灵

对于对话系统来说，一般都可以分为特征处理、理解意图和生成答案等过程。...而限定领域其实是为了进一步通过预定义的槽位（Slot）确定用户的结构化意图，从问句抽取的实体也会填补到对应槽位中。随后的对话管理模块就要判断槽位到底是不是已经满足要求，如果不满足可能需要进一步提问。...根据这些结构化的提问信息，系统最终会从数据服务中查找对应的信息，并生成非常自然的语句。 ? 图 1：对话流程如上所示当提问「定一张明天去上海的机票」时，特征处理会抽取出时间实体「明天」。...然后识别为订票领域并填补订票所需要的时间、出发地、目的地等信息。当槽位都满足时，系统会根据时间、出发地、目的地等信息查找具体的机票信息，并生成生动的回答或执行订票操作。...但一般的会话系统仅止步于给出答案，目前通过提问进行学习的系统还处于研究阶段。

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AI中台——智能聊天机器人平台的架构与应用（分享实录）

首先配置可能的问法，这里可以看到，设置的可能问法越多，越能帮助机器人识别意图。这里主要涉及到意图识别和设置可能问法。然后配置需要提取的槽值，槽值来自一个实体，这里的槽值是身份证。...接下来配置触发的外部系统，这里支持常见的post，get，将相应的槽值发送给系统，然后获得返回值，再从返回值中提取必要信息，用于显示正确情况和错误情况。...槽值提取基于NER和意图识别中的句子成分分析开展。NER自带通用的时间、地点、人名、组织等实体识别，通用实体由于语料充足，其识别利用了ML、DNN等模型。...A：槽值中通用实体的识别基于word-level，专有的实体识别比较复杂，常见的情景中如果是列表实体，那么我们在分词阶段已经将列表实体名称加入分词表；正则实体直接做正则匹配。...之所以采用这种NER方式，主要就是降低用户每次新建任务、实体后模型框架自训练的开销，使其可以迅速动态加载新的意图识别和槽值提取task。

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