在Google上的行为中，多个意图以单一话语调用 - 腾讯云开发者社区

文章目录一、以异步返回返回多个返回值二、同步调用返回多个值的弊端三、尝试在 sequence 中调用挂起函数返回多个返回值四、协程中调用挂起函数返回集合一、以异步返回返回多个返回值 ----...在 Kotlin 协程 Coroutine 中 , 使用 suspend 挂起函数以异步的方式返回单个返回值肯定可以实现 , 参考【Kotlin 协程】协程的挂起和恢复 ① ( 协程的挂起和恢复概念...| 协程的 suspend 挂起函数 ) 博客 ; 如果要以异步的方式返回多个元素的返回值 , 可以使用如下方案 : 集合序列 Suspend 挂起函数 Flow 异步流二、同步调用返回多个值的弊端...SequenceScope 类上 , 有一个 @RestrictsSuspension 注解 , RestrictsSuspension 注解的作用是限制挂起 , 在该类中不能调用其它的挂起函数 ,...---- 如果要以异步方式返回多个返回值 , 可以在协程中调用挂起函数返回集合 , 但是该方案只能一次性返回多个返回值 , 不能持续不断的先后返回多个返回值 ; 代码示例 : package

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构建一个简单的 Google Dialogflow 聊天机器人【上】

使用实体提取参数，您可以使用这些参数定义如何从用户话语中提取数据。实体允许您对用户话语的重要部分进行分类。这使您可以提取与类别而不是特定话语匹配的数据，从而为您提供更大的灵活性。...使用上下文管理状态，这使您可以在多轮中保持对话状态。与Google智能助理集成，可让您将Dialogflow聊天机器人部署为用户可通过智能调用的操作。...setup-001.png 如果您在浏览器中登录了多个Google帐户，请选择要登录的Google帐户。允许Dialogflow访问您的Google帐户。...查看和管理您在Google上的操作：此权限允许您将Dialogflow代理部署到Google智能助理和Google操作系统作为对话操作。...由于您的输入与任何意图都不匹配，因此匹配默认回退意图，并且您在该意图内收到一个默认回复。默认回退意图回复提示用户以可匹配的方式重新构建其查询。

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学界｜如何捕捉冗长讨论里的目标信息？谷歌推出最大标注数据集

为了创建这个数据集，我们通过一小部分的论坛线程开发了论坛注解的话语分类系统。通俗的说就是阅读每一个评论，并判断评论在讨论中扮演什么角色。...论文摘要在这项工作中，我们提出了一种新的方法将在线讨论中的评论分类成一些粗糙语料，是为了在一定规模上更好理解讨论这个目标的实现。...使用我们的语料库，我们演示了如何分析话语行为，可以描述不同类型的讨论，包括话语序列，如问答配对，分歧链，以及不同的社区中的表现。...最后，我们进行实验，使用我们的语料库预测话语行为，发现结构化预测模型，如在条件随机场合下可以实现F1得分75%。我们还演示了如何扩大话语行为，从单一的问和答到更丰富的类别。...可以提高Q&A抽取的召回性能。实验结论团队使用了一种新的话语行为的分类，我们推出一个从Reddit上数千个社区采样，最大的人工标注的数据集的讨论，在每个线程上的每个评论根据话语行为和关系注释。

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VOICE DESIGN GUIDE 语音设计指南翻译

一旦你确定了你的技能的目的，书面的脚本，并布置流程，继续设计意图和话语。 2) 识别意图意图代表用户可以要求你的技能做的事情。...7) 涵盖各种各样的话语为了确保你的技能表现良好，一个好的基准是每个意图30个或更多的话语，即使是更简单的意图。你不需要100％的覆盖率，但更多的例子是更好的。...关键词是在以任务和信息为重点的技能普遍。设计的填充词如何话语出现，然后选择从内置的目录填充或提供自己的关键词的填充。...请记住，虽然客户可能会在Echo Show屏幕上看到多个列表项目，但一次只能在Echo Spot上显示一个项目。要显示列表中的选项，通常需要使用列表模板。...Echo Show和Echo Spot上的标题在模板中，使选项清晰并使用标题来建立上下文，该标题解释正在显示的列表。例如使用标题案例：“牛奶奶酪的结果”。

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开源 | 谷歌发布 Coarse Discourse：迄今为止最大的在线讨论标注数据集

为了创建这一个数据集，我们开发了一种论坛评论的漫谈话语分类法，该方法通过浏览论坛主题的一个小数据集，并阅读每一条评论，然后再评价每一条评论在讨论中所起的作用。...我们会利用众包人类编辑重复和修改这一过程，以验证分类话语类型的重现性，其中话语类型就包括了公告、提问、回答、同意、不同意、赞赏、消极反应、详细阐述和幽默等。...摘要：在该项研究中，我们提出了一种将在线讨论中的评论分类为一组漫谈话语行为的新方法，该方法目的是为了更大规模地理解在线社区的讨论。...我们收集并发布了超过 9000 多个主题 10 万多条评论的语料库，并通过付费众包的方式人工标注从 Reddit 随机抽取的话语行为。...通过我们的语料库，其展示了话语行为的分析如何表示不同类型的讨论，包括话语序列如 Q&A 对或争论序列。

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Dialogue Transformers 论文详解

Dialogue Stacks 助理的问题我可以点菜吗？提示返回手头的任务：完成购买一种模式是将这些子对话视为在堆栈、预印本上存在。在审查中，新主题在引入时被推到堆栈上，并在结束后从堆栈中弹出。...虽然堆栈自然允许处理和结束子对话，但堆栈的严格结构也有限制。拉文克劳的作者主张显式跟踪主题以启用用户意图的上下文解释。但是，一旦从对话堆栈中弹出一个主题，就无法再提供此上下文。...然而，在一个典型的低资源环境中，没有用于训练特定对象的大型语料库任务是可用的，不能保证RNN实际上会学习概括这些行为。...先前关于修改基本RNN结构以包含此行为的归纳偏差的工作弗拉索夫等人实施了一项对话政策。和Sahay等人。这些作品旨在克服了RNNs不适合对话建模的特点。...这个会话中的话语序列可以代表多个交错的话题，而转换者的自我注意机制可以同时学习去理清这些话语片段也要做出适当的反应.

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建立一个线上购物的面向任务的对话系统

上运行ParseSegmentation来分割每一个 ? 到一个短语序列 ? ** 3. 在已经分割好的 ? 上运行ParseLDA来得到主题聚类 ** **4...., 以及带有标记的意图短语特别地, 三种状态相关的意图也被考虑进来: 添加过滤条件添加多个过滤条件使得对话成为多轮的对话系统查看更多意味着用户想查看更多商品, 比如"其他的", "下一个..., 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 ?...中的目标产品和牌子, 基于电子商务伙伴提供的产品review数据问题回答这个动作会在一个产品的名字或者属性在 ?

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开发 | 用 Tensorflow 搭建能理解语境的聊天机器人！

如果我们看一个单一的x和y列表元素，我们会得到词袋数组，一个用于意图模式，另一个用于意图类。现在可以准备建模了。...需要注意的是，首先需要定义Tensorflow模型需要的数据结构，就像上一节所述。在处理意图之前，我们要想办法把用户输入生成词袋。这个技巧与我们以前使用过的训练文本相同。...在意图处理流程中添加了上下文处理流程，如下所示：如果一个意图想设值相应的上下文，则可以这样做：如果其他意图想要与上下文相关联，则可以这样做：以这种方式，如果用户刚刚输入“today”而与蓝色没有关联...可以在其进程中运行一个有状态的聊天框架，并使用RPC（远程过程调用）或RMI（远程方法调用）来调用，我推荐Pyro。用户界面（客户端）通常是无状态的，例如。HTTP或SMS。...如果状态机在框架内带有状态相关的变量，那么在实际中难以有效的。所以现在你有一个聊天机器人框架，一个有状态服务的方案，以及可以添加上下文的demo。以后大多数聊天机器人框架都将无缝地衔接上下文。

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教你用 Tensorflow 搭建能理解语境的客服小二！

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意图Intent

例如，这可以在电子邮件应用程序中使用，以允许用户选择一些数据作为附件。在Intent类中定义了各种标准的Intent动作和类别常理，但是应用程序也可以定义它们自的。...随着应用程序被添加到系统中，他们可以通过添加新的动作，类型和类别来扩展这种语言，或者通过提供它们自己的活动来修改现有短语的行为。意图解析你将使用两种主要的意图形式。...意图解析机制基本上是围绕安装的应用程序包中的所有描述匹配一个Intent。...这可以被实现为应用程序直接调用的类（通过在Intent中明确地设置其组件），但是在这里我们展示了一种方法，可以在现有数据上发布替代操作：的注释（数据类型vnd.android.cursor.item/vnd.google.note）上被调用，如前面的视图和编辑操作，但是这里显示和编辑注释数据中包含的标题。

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一文看懂人机对话

语义信息通常由意图和槽位信息构成，一个意图表示一个用户需求，每个任务有多种类型的意图，每个意图有多个槽位信息。...在电影票预定中，意图类型有电影票预定、取消预定、修改预定等意图，槽位有影院、日期、人数等；语用信息主要是指交际功能（Dialogue Act），如询问、回答、陈述等，语言学家Harry Bunt 等人设计了一套通用的交际功能分类标准...（2）对话状态跟踪（Dialogue State Tracking），一个用户需求会包含一个意图和多个槽位信息，而一次对话交互只能提供其中的一部分信息，因此对话状态跟踪是根据每轮对话信息完善用户的完整需求信息...检索方案从百亿级的语料库中检索回复，可以有效解决聊天类型对话的开放性问题，而且检索出的回复语义丰富度和流畅性都很好，在单轮对话中表现很好，但在多轮对话中，检索方案就问题重重了。...（2）深度融合知识和常识信息：对话中话语背后蕴含了丰富的知识和常识等语境信息，话语的理解和生成与知识和常识信息密不可分。

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DialogFlow，Python 和 Flask 打造 ChatBot

在项目中创建新智能体并从 GUI 添加意图。连接到智能体程序，从 python 脚本初始化 dialogflow 客户端，并读取智能体程序中已存在的意图。...(在本例中，是你现有的意图)。...你可以执行查询数据库或 API 以通过任何集成向用户提供信息( Google 上的操作，Slack 等) 检测意图 API：将使用 Dialogflow 构建的会话界面嵌入到你的应用，网站或设备中。...使用用户的查询调用此 API 以获取你的 DIalogflow 智能体的响应方式智能体 API：通过编辑智能体的意图，实体和上下文来动态更改智能体的行为。...在我们的例子中，后端的应用程序(webhook)是使用 Flask 构建的。 Fulfillment 是部署为 webhook 的代码，它允许 Dialogflow 智能体按意图调用业务逻辑。

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DeepMind发布最新原始音频波形深度生成模型WaveNet，将为TTS带来无数可能

但是，运用计算机生成语音——通常用于指代语音合成或文本-语音(TTS)系统——在极大程度上还要依托拼接TTS，TTS中包含一个超大型记录单个说话者的简短语音片段的数据库，随后将这些语音片段重新合成形成完整的话语...在训练时间段内，输入序列是从人类说话者记录得来的真实波形。在训练之后，我们可以对网络取样，以生成合成话语。在取样的每一个步骤中，将从由网络计算得出的概率分布中抽取数值。...下图所示为与Google当前最优TTS系统（参数型TTS和拼接型TTS）和使用Mean Opinion Scores（MOS：用于评估语音通讯系统质量的方法）获得的人类语音相比，在标尺（1-5）上WaveNets...就汉语和英语来讲，Google当前的TTS系统在世界范围内被认为是最优文本-语音系统，因此，用一种单一模型来改善生成汉语与英语语音质量将会是一项重大成就。 ?...通过改变说话者的身份，我们可以用WaveNet以不同的声音表达同一段话语。同样，我们可以为该模型提供额外的输入信息，如情感或口音，使得生成的语音变得更为多样化，更有趣。

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情感AI产品Hume.AI CEO Alan Cowen最新访谈视频（42分钟）

2.在Google建立了情感计算团队。情感计算是应用机器学习来理解情感行为。由于没有足够大的数据，从上世纪60年代到2017年，心理学界普遍认为只有6种基本情绪。...比如，美国的标注者倾向于把大多数话语评价为积极的，哪怕这个话语实际上带有讽刺语气。...Cowen为了获得“控制数据”在2016年离开了Google，创立了Hume AI。有更大的自由，获得了海量的“控制数据”，并在这上面训练模型。...2.AI的“共情”为何重要： 1）因为AI能够预测它的回答会让使用者感到快乐还是悲伤。从而提供给人们更有趣的回答。 2）人们向AI提问时，有时并没有明确的意图。...这不一定是好事，比如一个人告诉AI代理人想要得到更多的钱，结果AI代理人去借贷了很多钱。AI代理人要和本人的幸福感保持一致，这是AI共情能力在AGI上的意义。

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NLP AI人工智能客服会颠覆传统人工客服吗？恐怕你对NLP有什么误解

3、我国客服软件的发展历程客户服务的概念来源于美国，早是在1956年由泛美航空公司推出客服中心，用于客户机票预订。...客服机器人厂商由于直接提供产品/服务，因此在具备高壁垒的同时，也拥有比上中游AI技术公司更强的话语权，但相比提供全套产品的云客服公司，地位又相对较弱。...传统行业IT软件及系统集成商虽然依靠稳固的大客户关系以及丰富的行业经验，在产业链上具备较强的话语权，但如果不能积极拥抱新技术，提升服务，未来市场地位也岌岌可危，尤其是单纯的集成商目前话语权已经在逐渐减弱...人工智能客服纵观客服机器人的发展历程，其底层技术大体经历了四个阶段： • 第一阶段是基于关键词匹配的“检索式机器人”； • 第二阶段是运用一定模板，支持多个词匹配，并具有模糊查询能力； • 第三阶段是在关键词匹配的基础上引入了搜索技术...不久前， Google Assistant的惊艳对话技术表现对智能客服行业来说无疑是重磅一击。

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《NLP》AI 对“传统人工客服的颠覆！！

客服人员培训成本高、流动性大、客服效果难以把控且在服务过程中存在大量重复性的问题。...3、我国客服软件的发展历程客户服务的概念来源于美国，早是在1956年由泛美航空公司推出客服中心，用于客户机票预订。...客服机器人厂商由于直接提供产品/服务，因此在具备高壁垒的同时，也拥有比上中游AI技术公司更强的话语权，但相比提供全套产品的云客服公司，地位又相对较弱。...传统行业IT软件及系统集成商虽然依靠稳固的大客户关系以及丰富的行业经验，在产业链上具备较强的话语权，但如果不能积极拥抱新技术，提升服务，未来市场地位也岌岌可危，尤其是单纯的集成商目前话语权已经在逐渐减弱...第三阶段是在关键词匹配的基础上引入了搜索技术，根据文本相关性进行排序； • 第四阶段是以神经网络为基础，用深度学习理解意图。

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万字长文详解：游戏叙事结构和任务编排设计

1、查特曼叙事学理论 1.1 故事和话语权在经典叙事学理论中，查特曼指出叙事文本由故事（story）和话语（discourse）两个部分构成，分别指涉叙事的内容和叙事表达的方式。...查特曼也进而提出叙事结构示意图：叙事结构示意图以查特曼的经典叙事学理论框架为基础进行推导，叙事是一种跨媒介的人类行为现象。...最终幻想七就是一个典型的线性例子，游戏本身具有好莱坞式叙事模式，人物角色设计出色，以主要角色的行为作为线索贯穿始终，玩家扮演主人公克劳德，在一个赛博朋克反乌托邦的世界里阻止反派萨菲罗斯的阴谋。...在底特律变人这类互动电影游戏当中，玩家被赋予权力，可以为人物在事件当中的行为做出决策，比如是否选择杀死某人物，或者将枪支交给意图自杀的人物。...例如：因为很夸张的嗜酒行为而引发事件，最终也以嗜酒的行为而解决事件，这才能表现嗜酒的特性让玩家做出行为，就必须要给玩家反馈结果，否则设计这样的行为没有意义。

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一个完整的TDD演练案例（一）

可以假设该任务就是你要实现的一个完整功能，然后从外部调用的角度去思考用例。这体现为两个方面：选择测试样本；驱动承担该职责的对象，根据意图设计接口；选择测试样本的方法请参考实例化需求。...---- 思考：测试驱动开发的驱动力设计接口是体现测试驱动开发“驱动力”的重要一点。之所以先编写测试，就是希望开发人员站在调用者的角度去思考，即所谓“意图导向编程”。...从调用的角度思考，可以驱动我们思考并达到如下目的：如何命名被测试类以及方法，才能更好地表达设计者的意图，使得测试具有更好的可读性；被测对象的创建必须简单，这样才符合测试哲学，从而使得设计具有良好的可测试性...知识：单一职责原则由Robert Martin提出，该原则指出：就一个类而言，应该只专注于做一件事和仅有一个引起变化的原因。 ---- 编写When可以帮助开发者思考类的行为。...一定要从业务而非实现的角度去思考接口。例如：实现角度的设计：check() 业务角度的设计：guess() 注意两个方法命名表达意图的不同。编写Then实际上是考虑如何验证。

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WSDM23 推荐系统论文梳理

整体来看，WSDM'23的论文和之前同质化比较严重，最火的方向依然是图网络和对比学习，部分标题甚至和已有论文完全相同，也有的是在原有基础上稍加修改，比如单意图变多意图，整体看起来并没有特别出彩的文章。...方法：为了探索如何利用对话式推荐任务中的大规模对话语料来增强不完整的知识图谱，并根据对话上下文进行动态知识推理，本文提出了一种可以在不完整知识图谱上进行变分推理的对话式推荐模型VRICR（Variational...(1) 短期：即使是在很短的时间内，交互序列也可能不是单一兴趣的结果，而是几个相互交织兴趣的结果，导致他们无法建模跳跃行为；(2) 长期：交互序列主要是在离散的时间间隔内稀疏地观察到的，而不是长期连续观察到的...与现有方法相比，模型的主要创新是使用对比学习提取顺序和地理影响的解耦表示。具体来说，我们根据用户的行为顺序构建地理图和时序图，定制他们的传播方案以变得具有序列/地理意识，以更好地捕捉相应的影响。...最近一些基于知识蒸馏的方法将知识从复杂的教师模型迁移到浅层学生模型，以加速在线模型推理。然而，它们在知识蒸馏过程中受到模型准确性下降的影响，平衡浅层学生模型的效率和有效性具有挑战性。

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使用孪生网络和零样本学习进行文本分类

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。分类器对标记数据进行训练并学会区分对话属于哪个类别。...简短的话语可能看起来“容易”但也会有很多的问题。例如语音识别错误尤其是在短话语中，因为话语中可能会缺少语义上的关键词（例如“播放音乐”中的“播放”）。...在零样本分类中，我们用一些线索或类名向分类器描述一个未出现的分类。对于零样本文本分类，通常使用意图名称来描述意图的语义。当我第一次开始做 Chris NLU 时，数据是用于“常规”意图分类的。...在我们的研究中，首先使用平均池化向量来表示话语，然后使用 BERT 对我们的话语进行编码以生成话语向量。让我们看看当我们使用词向量时，意图名称是如何与话语结合在一起的。...通常我们使用 LSTM 或 BERT 对话语进行编码，然后将编码后的话语输入 Dense 层并获得类标签：我们的零样本意图分类器会学习标签和话语在语义上是否相似。

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【Kotlin 协程】Flow 异步流 ① ( 以异步返回返回多个返回值 | 同步调用返回多个值的弊端 | 尝试在 sequence 中调用挂起函数返回多个返回值 | 协程中调用挂起函数返回集合 )

构建一个简单的 Google Dialogflow 聊天机器人【上】

学界｜如何捕捉冗长讨论里的目标信息？谷歌推出最大标注数据集

VOICE DESIGN GUIDE 语音设计指南翻译

开源 | 谷歌发布 Coarse Discourse：迄今为止最大的在线讨论标注数据集

Dialogue Transformers 论文详解

建立一个线上购物的面向任务的对话系统

开发 | 用 Tensorflow 搭建能理解语境的聊天机器人！

教你用 Tensorflow 搭建能理解语境的客服小二！

意图Intent

一文看懂人机对话

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