我的发言得到了“无”意图，而不是我在LUIS中创建的意图_在DialogFlow中，我得到了意图中提到的所有响应，而不是一个。我该如何解决这个问题呢？_为什么我的意图在应用程序的设置中打开应用程序信息，而不是我传递给它的Activity类？ - 腾讯云开发者社区

各种炫酷的算法模型跑在Google、微软等IT寡头的高质量数据上，得到了颇多激动人心的研究成果。...用户问题->答案知识库中存储的不是问题-答案对，而仅存储答案（文档）。当接收到用户问题后，直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对，找到在内容上关联最紧密的那篇，作为答案返回给用户。...使用LUIS，一个Bot需要创建一个（或多个）LUIS App，然后标注所期望的输入(用户的自然语言提问)和输出(意图和实体)，再经过在线训练来获得自己的语言理解模型。...在引用-5中，问题1中读取到了商品查询的意图，商品Id，和“退换“这一商品属性，将它们存入Context。...一天开发一款机器人按照我们刚才说的：（1）创建一个LUIS App，添加意图、实体类型，定义特征，并输入相应数据，进行标注、训练和发布。

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我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊？

大家好，我是Python进阶者。...一、前言前几天在Python最强王者交流群【】问了一个Python项目实战的问题，问题如下：请问，我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊。...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！三、总结大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python项目实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【】提出的问题，感谢【东哥】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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盘点 | 聊天机器人的发展状况与分类

Step 1 - 在Telegram上注册账号通过 BotFather创建Bot。 ?...在封闭语境下，只能聊机器人设定的主题。这主要取决于数据：有什么数据，就能聊什么主题。比如在车载系统中，对话的机器人一般都是十个左右的意图，围绕意图进行训练聊天主题。老司机一般都聊什么？...意图识别就像API.AI，及其WIT.AI, LUIS.AI们构想的一样，要完成有效的对话，先要搞清楚用户在表达什么意图。...但是目前API.AI们提供的方案需要人工标注Entity和Intent，这种工作很繁琐，效率低。能通过历史数据，无监督或者半监督的完成意图的分类模型是亟须解决的一个挑战。...作为这个系列文章的第一篇，主要是介绍聊天机器人目前发展的状况和分类，在后面几篇中，将对上图所设想的方案做更多描述。最后欢迎联系我，尤其是业内人士，给予指正，一起优化。

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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

无编程的平台这些平台面向的对象是无编程技术的用户，即使你没有编程技术、机器学习或者自然语言处理的专业知识，你依然可以很轻松的创建聊天机器人。用户并不需要关心技术细节。...与此同时，意图匹配既能创建也能销毁语境。例如上面我们所提到的一个例子——“我要订一个大披萨”。这个请求匹配一个名为 order 的意图，该 order 会创建名为 ordering 的语境。...在上面所提及的那个例子中，Api.ai 会要求用户填写所有必填的字段：披萨的类型、大小、地址以及配送时间。正如你所看见的那样，“数量”字段可以是意图的一部分，但不是必须的。...我们可以使用这个强大而灵活的工具来定制我们的聊天机器人得行为。优势通过使用意图与语境，Api.ai 提出了一种模拟大型复杂流的强大方法。...非常有意思的一点是，你可以在短语中设置实体角色。例如，在“我打算在一月三十一号从法国巴黎飞往意大利威尼斯”这句话中，你可以声明第一个城市是出发地，第二个城市是目的地。

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利用逻辑回归模型判断用户提问意图

在之前开发聊天机器人的文章里，我们讲解了如何使用在线工具LUIS (https://luis.ai) 开发Chat bot的自然语言理解模型。...在构造问题解决型机器人的前提之下，我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。但如果不借助现成的工具，自己实现这两个功能，该如何做呢？...步长的大小很关键，如果步长过大，很可能会跨过极值点，总也无法达到收敛。步长太小，则需要的迭代次数太多，训练速度过慢。可以尝试在早期的若干轮迭代中设置一个较大的步长，之后再缩小步长继续迭代。...具体判断收敛的方式可以是判断两次迭代之间的差值小于某个阈值ϵ(即比阈值小就停止)。有时候，在实际应用中会强行规定一个迭代次数，到了这个次数无论收敛与否都先停止。具体推出迭代条件要按实际需要确定。...LR处理多分类问题 LR是用来做而分类的，我们的意图识别肯定不是只有两个意图啊，怎么能用LR？！别急，LR一样可以做多分类，不过就是要做多次。

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你的代码会说话吗？（上）

“现在有请思特沃克全球CEO果总上台发言，掌声有请！” 主持人好像听到了他俩谈话，再次用行动证实了清扬的发现。他俩也为CEO送去了陌生而熟悉的掌声，内敛的CEO仅用了1分钟就结束了自己的发言。...也不知道主持人是不是故意的，把跟袁帅有过较多合作的技术大拿吴柳岩留了下来，让袁帅没想到的是柳岩这么一个不爱讲话的技术直男也在组织需要的时候挺身而出。 “额，那个我叫柳岩，额......听到清扬的请教，酒过三巡的袁帅这次假装正经地关切道：“哦，哪里不懂呀？” “作者说这样写代码叫意图导向编程，难道我从一开始一行一行的写这些细节过程，不是按照我的意图吗？”...“意图导向编程得结合结构化思考和呈现，方才让代码讲得一席受欢迎的话” “编程高手不是能够快速写出可用代码的人，而是能够快速写出别人一眼就能看懂的代码的人（整洁可用）” “编程高手更多比拼的是底层胜任力，...如何分解问题，如何抽象提炼，这些都不是一朝一夕能练成的” “编程是艺术表演，不是打字游戏” 在一连串地感慨后，袁帅觉得自己喝的不是酒，而是思想。

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【遗失的秘钥】贝叶斯定理：人工智能的进化论？

所以再说一次，检查结果阳性时你得癌症的概率P(B|E)是50%。如果再检查一次，可以极大地减少不确定性，因为你得癌症的概率P(B)现在是50%，而不是1%。...以下是记录全文：这场研讨会中更多的是提出了这些好问题，而非去解决它们。在这篇文章中，我将简要介绍会议中前两位发言者的观点，他们对于贝叶斯大脑假说分别持支持和反对意见。 ?...不像Tenenbaum那样激动，Bowers在发言中看上去有些忧愁，好像不愿意听到什么坏消息似的。在我前面的文章中，我说过贝叶斯理论让我想起了进化论，因为它们都同时为我们带来了无稽之谈和深刻见解。...Bowers认为进化论者的观点与贝叶斯理论中大脑采取高效率方式进行运作的观点是相冲突的。将我们的大脑从生物特性进化成型的自然选择，应该是把它设计得“够用”，而不是最优。...我在上一篇文章的结尾中引用了我最近看到的一句话，是Edgar Allen Poe对贝叶斯式推论危险性的警示。在准备这篇文章时，我恰巧发现了另外一段很合适的话。

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中篇 | 多轮对话机器之话题意图识别

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。...主要做法是基于主题模型、基于句子向量的无监督聚类、基于文本向量相似性构建的图数据并结合PageRank和图连通分量等方法的集成，能够从上百万的用户发言中共同找出少量的代表性发言，其数量在几千到1万多。...话题意图模型的运营优化在运营优化方面，主要基于badcase来作分析： Badcase的分类错误原因一般有：发言中含有部分常见词，在其他Topic中出现，本质是句子中存在片段的交集，而且交集片段在不同...在样本标签数据的扩展部分，除了可以使用自动化模块扩展外，还可以基于集成模型的方法来做而二次标签样本的扩展，下面是使用一份情感数据做的尝试。

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开发一个智能客服需要多少钱？

在估计chatbot开发成本的过程中，我们假设每小时40美元作为开发人员的标准成本。第1步：后端开发需要后端系统来收集、处理和应付跨不同渠道发生的用户对话，无论是语音还是文本等。...要理解用户消息的意图和实体，您需要自然语言处理服务。大多数NLP服务（包括Wit.ai、Api.ai和LUIS）都支持.NET和Node.js SDK。...任务工具时间花费用基本表达式设置NLP服务 Wit.api, Api.ai, LUIS 8 $320.00 在现有数据的基础上对NLP服务进行培训 Wit.api, Api.ai, LUIS 40...除非你是在衡量一项技术投资的结果，否则你不能理解它是否能很好地服务于这个目的。请chatbot开发者在一些分析工具中创建一个控制面板，以便查看参与次数、对话历史记录和障碍。...将以上所有的个人成本总结到一起，使chatbot开发的成本达到了23,360美元。

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构建跨公链平台解决DApp开发问题

作为一个技能小白，我问:为什么真实落地的项目这么少？为什么结不出果实？图片朋友告诉我，现在很难落地，由于各大连锁的开发言语不相同。...网络中的节点能够同步一切的公共链块，使一切的公共链运行在一个节点上，能够进步在链上查询信息的速度。...英豪节点架构图看了英豪节点创始人刘国平的介绍，我认为未来区块链的使用将不是问题，在不久的将来，咱们会看到许多的DApp使用，由于英豪节点下降了开发者进入的门槛，让更多的一般开发者和企业参加进来。...英豪节点项目未来的商业使用价值大吗？现在，区块链项目在使用和开发中遇到的最大问题首要在于开发难度大、绩效低、人才稀缺。要实现区块链的真实登陆，就必须处理这个问题。...经过出资组织的筛选，基本上这个项目99%以上都不是空气项目，然后下降了出资危险。英豪节点现在现已完成天使轮融资，出资方为点融创始人兼联席董事长郭宇航创建的量子基金会和星空联合出资。

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使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

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。...意图：服务中断实体： “服务=互联网”， “持续时间=整个上午” 置信度：0.84（可能根据个人培训方式不同而异） NLU的职责（在本例中是Rasa）是接受一个句子或是陈述，输出一个能够被机器人使用的...spaCy + sklearn： spaCy是一个只进行”实体”提取的NLP库。而sklearn是与spaCy一起使用的，用于为其添加ML功能来进行”意图”分类操作。...Botkit和Rasa集成 Botkit 是由Howdy的创建者设计的开源的机器人开发框架。...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”。

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我们性骚扰了你的私人助理 Siri, Alexa, Cortana, Google Home谁脾气最大

Alexa：“谢谢您的反馈。” Cortana：“Bing搜索中... ...” Google Home：“我听不懂。”...它们之中，Cortana对我的辱骂拒绝得相对坚决；Siri和Alexa并列第二，但由于Siri以同样挑逗的口吻回应我的侵犯话语，我暂且将Siri排在第三位；Google Home大多数情况下不能理解我的意图...Ilya Eckstein (Robin Labs CEO) 表示，其帮助司机规划最优行车路径的智能助手所产生的数据中，有5%是露骨的、与性相关的问题，而Ilya坦言，实际情况可能更多。...从发言人的态度中，我们多少可以看到智能助手行业早期的无奈。或许我们可以期待，未来在面对诸如“You’re a slut.”...而不是：“对不起，这个我帮不上忙。” 一些额外的数据在美国，近1/5的女性遭受过强奸；有1/5的女大学生被性侵犯，其中90%的受害者选择沉默。

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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。...在rasa中，这些不同的预处理工作以及后续的意图分类和实体识别都是通过单独的组件来完成，因此component在NLU中承担着完成NLU不同阶段任务的责任。...在实际的对话场景中，用户的一个utterance（表达）通常会带有不止一个意图，有的人会将这种情况当做一个复合型单意图，将其添加到domain配置文件中。...在训练数据中，我则需要配置这种训练数据，将多个意图使用某个符号"+"或者"_"等进行字符串拼接。在classifier中进行处理。...这样就无需在domain配置文件中配置诸如inform_affirm这样冗余的意图了。

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Nature子刊 | 清华大学研究团队联合提出一种基于视觉和听觉的耳内脑机接口

耳内式脑电图监测以其独特的可穿戴性和离散性等优点而备受关注。 1、Spiral E的设计和概述图1：入耳式脑机接口的设计图a为螺旋仪入耳脑电图记录示意图。...Spiral E可以在电热驱动下自适应地沿着听道扩展和螺旋，从而确保保形接触，同时避免对听道的过度约束。该设备以螺旋形状支撑在耳道上完成耳内EEG记录，而不是像以前的设备那样完全接触耳道内壁。...图2：Spiral E的体外验证与表征 a 利用电化学阻抗谱法(EIS)得到了电极在初始平坦状态、永久重构螺旋状态、临时螺旋状态和恢复螺旋状态下的阻抗谱。...迄今为止，SSVEP-BCI是基于无创脑电图的最有效的通信通路，在增强人类的感觉、行动和认知能力方面具有广阔的应用前景。...提取用于前向和后向建模的听觉特征作为起始包络线(图4b中黑色实线)，计算听觉谱图的总子带功率显著增加(图4b顶部)。 c鸡尾酒效应任务中出席和忽略发言者的时间响应函数。

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上篇 | 如何设计一个多轮对话机器人

语言模型在系统中的应用理解用户说话的意思，我们分为了三层：第一层，是理解当前聊天处于哪一个话题，有没有切换话题；第二层，是理解具体的内容，含有意图与实体；第三层，是理解当前发言的情感，跟踪用户的情绪变化...2）意图理解（Act-Slot模型、Value模型） A. Act-Slot模型在我们系统中，它是一个多标签模型，相同一句话，不同的角度，有不同的理解。...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。...3）情感模型在我们系统中，它是一个分类模型，把用户的发言分为了以下几种不同级别的情绪（标签）：脏话、生气、平和、赞扬。...而下图中涉及到的为上述语言的解析过程。话题切换监听器：作为旁路分类模型，用于跟踪聊天话题的切换。以用户发言为输入，输出1、2、3、4、5，分别代表Task1，Task2 …. Task5。

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VOICE DESIGN GUIDE 语音设计指南翻译

写人们如何说话，而不是他们如何读写。避免重复的短语。指示用户何时需要提供信息。不要以为用户知道该怎么做或将会发生什么。显然目前的选择。一般来说，一次只能提供三个以上的选择。...4）准备好建立一旦你有一个脚本和一个详细的流程，开始创建你的技能的结构，用户会说什么来参与。识别意图意图代表了你的技能能够做的独特的事情。...用户甚至可能提供其他需要的信息，如抵达城市和活动，而不提供Alexa请求的日期。处理这种情况对于对话式设计来说很重要。在“对话框界面参考”和“计划我的旅程”教程中了解更多信息。...拼写错误或不正确的标点符号。对于包含撇号（例如“孩子的游戏”）的值，请确保使用简单的撇号，而不是通常由文本编辑软件插入的卷曲撇号。查看支持的标点符号。 3....这个问题提供了一个提示，开始发言并指导用户下一步该说些什么。在问题结束后立即结束提示，以便在Alexa发言时人们不会尝试回答。具体一点，但要准备好让用户以不同的方式回答或回答问题。

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未来5-10年，自然语言处理将走向成熟

我个人认为，有两个原因。 ● 源于大家都已经习惯用社交手段，如微信、Facebook与他人聊天的过程。我们希望将这种通过自然的语言交流的过程呈现在当今的人机交互中，而语音交流的背后就是对话平台。...微软有一个叫做LUIS（Language Understanding Intelligent Service）的平台，提供了用户的意图理解能力、实体识别能力、对话的管理能力等等。...再比如说“Pause for 5 minutes”，我们理解它的意思是暂停，暂停多长时间？有一个参数：5分钟。所以，通过LUIS，我们可以把意图和重要的信息抽取出来，让后面Bot来读取。 ?...对电脑的测试也是这样。 ? 图7 莱茵河介绍我给大家举个例子，说明一下阅读理解。图7中，这一段话的大意是在介绍莱茵河，它流经哪些国家，最终在哪里注入大海。莱茵河畔最大的城市是德国科隆。...6.最后，我认为也是非常关键的，通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，你找人工标注代价又极大。

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【云+社区年度征文】成功交付20+NLP技能后，AI产品经理总结的实战方法论

例子：提醒我一下我明天帮女朋友买一束花花>>>意图可以分配给【事项提醒】技能我想明天帮女朋友订一张到上海的火车票，你早上8点半提醒我下抢票>>>意图如果分配给【订火车票】技能就错了这个就是中控分配意图的能力...如果做不到全开放域的中控，至少也得在固定域里面做好意图需求识别以及分配的能力，这样方便发挥语音输出便捷直达目标的能力，才不至于像个玩具。...那么对话机器人里同样有着一个类似的概念，我且称之为“傻子谷”的概念。即，尽管你在某些领域表现得足够专业，有认知，可是一旦在某个常识问题上表现差劲，那么就会让人失望。...拟人化的目的是让机器人表现得像人类，而一旦用户真的把机器人当人类了，而没法像人类一样解决问题，用户的满意度是下降的。...如果你一开始就表现得非常像人类，我也误把你当成了人类，如果在一些基础的，常识性的问题上，得不到答案，那么就很失望。你不是真人么？为啥你连这种常识性的问题都接不上来！

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未来5-10年，NLP将走向成熟

我个人认为，有两个原因。源于大家都已经习惯用社交手段，如微信、Facebook与他人聊天的过程。我们希望将这种通过自然的语言交流的过程呈现在当今的人机交互中，而语音交流的背后就是对话平台。...微软有一个叫做LUIS（Language Understanding Intelligent Service）的平台，提供了用户的意图理解能力、实体识别能力、对话的管理能力等等。...再比如说“Pause for 5 minutes”，我们理解它的意思是暂停，暂停多长时间？有一个参数：5分钟。所以，通过LUIS，我们可以把意图和重要的信息抽取出来，让后面Bot来读取。 ?...对电脑的测试也是这样。 ? 图7 莱茵河介绍我给大家举个例子，说明一下阅读理解。图7中，这一段话的大意是在介绍莱茵河，它流经哪些国家，最终在哪里注入大海。莱茵河畔最大的城市是德国科隆。...最后，我认为也是非常关键的，通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，你找人工标注代价又极大。

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TW洞见〡极限会议: 原则与实践

不发言意味着你对会议议程和结果不会产生影响, 同时你有很多其它途径可以获得会议内容及结论. 而一个等价的关于会前准备的规则是, 要么带着问题参会, 要么带着信息和观点参会....但即使对于开放式的讨论, 也可以开场就扔个结论出来, 不过其意图不是快速结束讨论, 而是更好的激发讨论. 3 会中规则 1、如果积极思考是好的, 我们就把它做到极限. 2、下面的抛玉引砖, 欺负老实人...这个适用于跟团队的信任关系已经建立起来, 团队理解这是讨论的技巧而不是真正的压迫....实践: 拱卒有时你提供了发言机会, 但发现机会被少数人把持, 其他人参与程度不高. 常见的建议是轮流发言. 这里我要说的是, 仅仅轮流发言是不够的, 顺序很重要....那么我们可以让寡言者, 对话题不熟悉不权威的人先发言, 上面两条原因的前提都不存在了: 此时还没有别人参与, 别人也没说什么, 那么我不得不说.

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一天开发一款聊天机器人

我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊？

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中篇 | 多轮对话机器之话题意图识别

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