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一天开发一款聊天机器人

首先，在对应的用户意图中输入自然语言语句，例如：在“商品查询”意图中输入一句“00183号商品快递到伊犁邮费多少？” ；然后，通过鼠标选取实体并指定类型，例如：选择“邮费”标注为“商品属性”。 ?...以引用-5为例，可以将意图，和几种实体类型对应的实体值（例如Id，目标属性，目的地等）存储在Context中。...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。...在这种情况下，可以考虑LUIS和rule-based的意图、实体识别相结合。可以通过添加一系列正则表达式来匹配意图，抽取实体。...Tip-5：有些时候，在无法明确用户意图时，也可以主动提出几个备选问题，请用户选择他们想问的。 总之，在实践中由于具体的场景和需求，会遇到各种各样的问题。到时候，就兵来将挡，水来土掩吧！

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使用孪生网络和零样本学习进行文本分类

所以我们需要对域外话语进行分类（类别外）。 意图分类器对话语进行分类。在这里，示例域是机票预订和话语“嘿，兄弟，你是机器人吗?”是一个不在服务领域内表达。...将标签和话语嵌入同一空间 零样本文本分类的一种常见方法是将意图名称和话语嵌入到同一空间中。通过这种方式，零样本算法可以通过语义组学习意图名称和话语之间的语义关系。...为什么没有使用BERT嵌入话语和意图名称呢?这对话语很有效，但意图名称不是真正的句子和简短的表达。BERT是为完整的句子而训练的而对于简短的表达比如我们的意图名称可能不太管用。...在这种情况下，我们可以通过BERT为话语创建768维嵌入，然后通过Glove 单词向量为意图名称创建100维嵌入。...这对于域外话语非常有用，因为即使您没有任何用于 ood 类的标记数据或只有几个示例，使用孪生网络的零样本分类器仍然可以确定话语是否与 Chris 域相关。

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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？...它也是LUIS做意图识别时用到的模型。 逻辑回归是一种简单、高效的常用分类模型。它典型的应用是二分类问题上，也就是说，把所有的数据只分为两个类。...怎么通过训练数据中已知的x和y来求未知的theta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。

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    ACL2022 && 加利福尼亚大学 | 新意图发现(NID)新意图挖掘 最近邻对比学习方法(源码)

    这意味着有需要从未标记的用户话语中通过反复整合发现的新意图来扩展意图识别模型，如下图所示：  为了减少从大量对话中人工识别未知意图的工作量，之前得方法，通常采用聚类算法对意图相似的话语进行分组，利用对话分组可以直接用作新意图标签或用作更快注释的启发式方法...NID问题及挑战  目前新意图发现(NID)的研究主要围绕两个基本问题: 1)如何学习语义话语表征，为聚类提供合适的线索? 2)如何更好地聚类话语?  ...最近的一些研究提出使用已知意图的标记话语进行表征学习，但它们需要大量的已知意图和每个意图的标记示例，而这在对话系统的早期发展阶段并不现实。...本文方法  在本文解决方法中，我们为每个研究问题提出了一个简单而有效的解决方案。...本文方法流程图以及最邻近对比学习方法如下图所示： 其中：左边部分显示了本文方法的整体工作流程，其中训练顺序由红色箭头表示，黑色箭头表示每个训练阶段使用的数据集和相应的损失函数；右边部分说明了CLNN的一个简单示例

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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

    会话不能太复杂，并且无法整合类似于 NLP 与 ML 的特定组件等外部资源。 然而，这些平台适用于小型项目。例如，将聊天机器人的功能快速添加到 Facebook 页面。...Api.ai 提出了“Default Fallback intent”概念，用来处理无法匹配用户意图的情况。 ? Api.ai 接口 你可以通过指定活动的语境列表，来限制意图匹配。...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。 服务器端编码 当然，如果你想为自己的聊天机器人定义完整逻辑，那么就需要在服务端添加一些自定义的编码。...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。 插槽填充是一种集成特性，因此可以通过合理设计聊天机器人端的逻辑部分，来减轻服务器端的编码压力。...但是其准确度将会取决于你的训练，并且你也无法确定到底会有多少的干扰因素。 一个可靠的替代方案是为每一个概念提供单数与复数形式，你可以使用一个名为 inflectors 的自然语言处理工具。

    1.9K80

    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。...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。 创建Dialogflow帐户 本页介绍如何创建和登录Dialogflow帐户。...Dialogflow使用以下权限： 通过Google Cloud Platform服务查看和管理您的数据：此权限允许Dialogflow代表您为Firebase部署云功能，以（可选）为您的聊天机器人提供支持...您可以更改Default Fallback Intent中的响应以提供示例查询，并指导用户发出可以与intent相匹配的请求。 创建你的第一意图 Dialogflow使用意图来分类用户的意图。...它能够通过使用机器学习来解决这个问题。 Dialogflow使用训练短语作为机器学习模型的示例，以将用户的查询与正确的意图相匹配。

    4.2K20

    国内首届中文人机对话技术评测赛果出炉，两项任务冠军团队都分享了哪些技术细节？｜SMP 2017

    简单来说，任务一是判断用户的意图属于哪个领域（例如闲聊、订机票还是订酒店等），任务二是在特定领域中通过人机多轮对话完成用户的意图任务。...任务很明确，就是正确地将用户的输入话语分类到相应的领域中，如： 【用户意图领域分类示例】 1） 你好啊，很高兴见到你！ — 闲聊类 2） 我想订一张去北京的机票。...以最终能够完成该特定领域任务为目标，如果最终能够完成该任务为正反馈，最终没有完成该任务为负反馈，不断用多轮对话语料去交互获得各种反馈。...虽然在这些特定的任务型领域，用户的意图相对比较确定，但人们的语言却是无法限定的，所以即使同一个意图的表达，不同的人不同的场景不同的时间，所用的文字话术多少会有些不同。 建立一个用户意图话术的FAQ。...robot：抱歉由于无法知道机器的型号，暂时无法回复您，请转人工客服。

    2.6K100

    VOICE DESIGN GUIDE 语音设计指南翻译

    有关在脚本和流程旁边生成意图列表的信息，请参阅用户说。 识别话语 话语包括强大的单词，短语和句子的列表，用户将参与并实现意图。...以下是与意图***PlanMyTripIntent***对应的话语示例： “我想去旅行” “让我们开始计划旅行” “计划旅行” “我需要休假” ?...4) 识别话语 为了确保一个良好的体验，请通过完整的命令，通过不完整和不明确的片段提供示例。 要确保你有覆盖面，包括微妙的变化，甚至发音错误。...通过使用清晰的项目名称，图像和提示文本，为用户提供想要说的内容的创意，创建易于选择的列表项。请记住，尽管用户可以点击列表项目进行选择，但他们也可以说出项目的名称。查看导航和滚动列表的意图。...避免添加额外的暂停以列出以句号或问号结尾的介绍。 对于冗长的列表项或那些需要用户深入思考的项目，考虑用400 ms暂停替换350 ms的暂停项。 总是通过倾听来测试体验，然后进行调整直到听起来正确。

    1.8K30

    面向现实世界场景，多语言大数据集PRESTO来了

    在自然语言处理（NLP）的相关文献中，这件事被定义为一个面向特定任务的对话解析任务，其中给定的对话需要由系统解析，以理解用户意图并执行操作来实现该意图。...然而，助手通常无法访问此上下文，这可能导致在处理用户话语时出现解析错误。为了解决这个问题，PRESTO 包括三种类型的结构化上下文、注释、列表和联系人，以及用户话语及其解析。...这些修改发生的原因有很多 —— 助手可能在理解话语方面犯了错误，或者用户在发表话语时改变了他们的想法，例如图二。其他例子包括取消自己的请求（「不要添加任何东西。」）...或在同一个语词中纠正自己（「添加面包 — 不，不，等等 — 在我的购物清单上添加小麦面包。」）。...同时研究者注意到，内容修改场景、非流程的对话语序场景更容易通过增加更多的数据来完成建模，而语言混合使用场景下即使有更多的样本，也依然难以建模。

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    使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

    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。 MITIE + sklearn： 该组合使用了两个各自领域里最好的库。...对于一个包含约10-15个”意图”的200多个示例的集合来说，MITIE需要大约35-45分钟才能在AWS的C4.4xlarge实例（16核，30 GB RAM）上对其训练完成。...这种设计还允许我们通过为其编写媒介软件模块的方式，轻松地添加Botkit与其他工具和软件集成的能力。 在这个演示中，我集成了Slack和botkit。...默认的hears 方法使用正则表达式来搜索用户消息中的给定模式，而来自Botkit-Rasa媒介软件的”hear”方法则是通过检索”意图”来实现。...我们需要添加一个hears 方法来监听设备宕机 这个意图来处理这个输入消息。请记住，Rasa返回的”意图”和”实体”将被媒介软件储存在message 对象中。

    5.7K90

    中科院 | 基于 “敏感情感识别” 和 “理性知识选择” 的情感对话生成（含源码）

    「相比通过控制情感产生应答，共鸣对话系统的关键是理解用户的情绪并产生适当的应答」。一些研究集中于通过情绪模仿、对抗生成或混合的方法来提高共鸣模型捕捉情感的能力。...由于情感在整个对话过程中是动态变化的，在对话层面的粗建模方法(识别整个对话上下文的情绪)无法捕捉情感动态的过程，进而难以预测情感响应。...如上图所示的第二种情况，CEM模型选择了错误的知识，无法正确地给出带有怀旧色彩的共鸣回复，导致知识和情感发生冲突。...「知识编码」:为相应的上下文生成高质量的常识推断，本文利用了一个预训练的GPT语言模型COMET，并在ATOMIC上进行了调优，生成五种类型的常识知识:人的效果(xEffect)，说话人的影响(xReact...Bi-LSTM的输入是经过编码的话语和知识的串联（）,则有： 情感意图响应  仅仅将常识引入移情模型，而不进行情感上的逻辑选择是不理想的。Sabour等人(2021)使用隐式程序选择常识推理。

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    建立一个线上购物的面向任务的对话系统

    就是通过用户话语表达出来的意图 ? , 用于确定action(推荐或者是QA) ? 是 ? 所涉及的产品种类, 用于确定可能的产品以供DM来进行分析. ? 是二元组 ? 的集合, ?...购物相关意图的集合通过众包来定义, 基于基于主题的短语聚类 ** 5. 对于每一个意图, 通过众包选取短语的一个集合 6. 返回一个购买意图集合 ?..., 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...给定用户话语的一个产品类型的后验概率, 通过一个softmax函数, 基于相似性分数来进行计算, 模型用来最大化正确匹配话语和产品类型的似然性, 这里使用随机梯度下降 6....为 ? 其他情况, 设置 ? 为 ? 如果话语被检测为 ? , 则没有更新, ? 如果当前话语的产品类别被确认为储存在 ? 的产品类别, 则 ? 会继承 ? 的所有信息, 否则, ?

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    一文读懂 Traefik v 2.6 企业版新特性

    除此之外，控制器还存储有关集群的所有数据，通常，可以通过 API 访问这些数据。 所有 Traefik Enterprise 节点类型都可以通过添加更多节点来水平扩展。...OIDC 中间件的有状态模式 Traefik Enterprise v2.6 包括为 OIDC 中间件添加新的有状态模式。...下面为一个如何将 OIDC 配置为使用会话存储的简要示例，其中自定义发现和身份验证参数应用于 Traefik Enterprise 和身份验证服务器之间的授权流。...由于没有命名空间配置选项，因此无法连接到使用该功能的 Vault 企业实例，例如 HashiCorp 的托管选项，它默认使用命名空间。...API 门户增强 Traefik Enterprise v2.6 为 API 门户带来了更有价值意义的功能增强，所有这些都是基于客户的要求而定的。

    1.4K60

    迷糊的提权方式以及利用ssrf到最终提权靶机

    拿到目标 只有ip 那就先扫端口nmap -v -sSV -Pn 10.10.11.111 -T4 -sC 没啥信息 只有80端口 那就打开web看看直接访问10.10.11.111 直接访问不了 添加...于是直接给bash加上suid提权 pdb：pdb是The Python Debugger的缩写，为Python标准库的一个模块。...cms是 gitbucket试了下弱口令 发现不存在 那就注册一个 注册之后然后登录 这应该是一个代码仓库 因为前面还有443端口开发 打开443端口看看 之前nmap扫描出443端口，但是无法访问...https，写入hosts尝试登录添加到host 因为扫描出有一个seal.xxx echo 10.10.10.250 seal.xxx >> /etc/hosts是一个商城 那8080 的的确是443...通过这两个靶机 还是学到了不少 ssrf的利用 通过返回包看见a标签里面有一个路径 然后ssrf读取 发现密钥 到最后通过 pdb提权以及tomcat的..

    1.4K20

    【论文笔记】Multi-Domain Dialogue State Tracking based on State Graph

    ,Hn }，n 为系统话语与用户话语拼接后的长度。句子级表示为 H{[CLS]}。基于这些上下文表示预测域和信念状态。 ​...最近的工作提出，使用自然语言描述来定义域本体，而不是为每个意图或插槽定义标记名称，从而提供了一组动态的模式集。 ​...我们将它们抽象为两个表示 CLS 和 TOK，并展示为每个子任务做出决策的通用分类头： Active Intent: 通过一个线性层和 softmax 将回合话语表示 CLS 与每一个意图的描述相匹配...Supplementary Training(Q2) ​ 除了编码器中使用的训练前微调框架外，建议 在预训练之后，对目标任务进行微调之前 ，为中间任务添加一个 补充训练阶段。...对于每个意图 / 插槽，我们通过以下不同的描述样式来描述其功能： Identifer: 仅仅由一个标识符号来表示 NameOnly：直接由数据集提供的意图 / 槽名来表示 Q-Name:

    1.3K20

    【论文笔记】A Sequence-to-Sequence Approach to Dialogue State Tracking

    经过 BERT 后输出为 D = (d_1,...,d_N) 被称为话语嵌入，每个输入 token 都有一个嵌入。...每一行都表示模式元素相对于一个话语 token 的注意力权重。然后计算出 模式参与的话语表示 为 D_a=E\overline{A}^T。...每一列表示话语标记相对于一个模式元素的注意权重。然后将 话语参与的模式表示 计算为 E_a=D\widetilde{A}。...State Decoder ​ 状态解码器依次为当前回合生成状态表示（语义框架），其表示为指向模式元素和话语标记的指针序列。...然后，该序列可以重新形式化为对话状态跟踪中的语义框架即： 指针指向模式描述中的意图、插槽和插槽值（类别插槽值）以及话语中的 token（非分类插槽值）。

    2.2K10

    一文看懂人机对话

    通过人机对话交互，用户可以查询信息，如示例中的第一轮对话，用户查询天气信息；用户也可以和机器进行聊天，如示例中的第二轮对话；用户还可以获取特定服务，如示例中的最后两轮对话，用户获取电影票预定服务。...随着深度学习技术的兴起，以对话语料为基础使用神经网络模型进行对话学习是近几年人机对话的主流研究方法。人机对话根据功能不同可以分为任务完成、问答和聊天三种类型，不同类型采用的技术手段和评价方法也不同。...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。...三、人机对话语料 早期的对话系统依赖于模板匹配技术，通过文本匹配查找相似输入的回复作为输出回复，使得系统的对话能力和灵活性存在很大的局限性。...（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。

    1.3K30

    您的内部开发者门户是否可维护？

    向门户添加用例，例如添加 AppSec 数据以支持门户中的 AppSec 标准合规性。 一个好的门户允许您在软件目录中定义、更改或添加实体类型以及这些实体类型之间的不同关系。...地图中遗漏的内容在门户中不存在。 以下是一些您可能希望包含在门户中的实体示例： 云权限，以便您可以提供即时访问并更安全地工作。 警报，以便您可以在开发者门户中统一警报并使开发者更容易理解和解决问题。...这对于维护对门户的信任至关重要，并且适用于所有类型的数据，包括成本、权限、警报和漏洞。系统应纠正编录信息与资源实际状态之间的任何差异。一个主要示例是安全漏洞。...自助服务操作丰富多彩（包括第 2 天运营） 您希望您的门户能够直接为各种操作提供自助服务，例如：部署服务、回滚、触发事件、创建云资源、切换功能标志、添加机密、获取临时数据库权限和设置开发环境。...通过利用成熟工具的优势并提供用户友好的界面，组织可以构建一个开发人员门户，不仅满足当前需求，而且随着这些需求的发展而进行调整和扩展，最终提高开发人员的采用率和满意度。

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    —— DFA-RAG：基于有限确定自动机的大语言模型对话语义路由器

    路由过程通过检索增强生成（RAG）策略实现，该策略根据当前对话上下文精准选择匹配的对话示例。...然而，LLMs 在这些场景下往往表现出以下局限性： 意图理解不足：LLMs 可能无法准确捕捉用户的意图，特别是在复杂的对话中，用户的表达可能含糊或多义。...上下文感知的对话理解：DFA-RAG 利用检索增强生成（RAG）策略，根据当前的对话上下文检索相关的对话示例，从而提高 LLM 对用户意图的理解能力。...DFA构建的具体过程如下： 3.3.1、构建标签树 论文首先定义了一种将对话语句抽象为标签序列的机制，标签是从用户或系统的对话语句中提取的关键词，用于表示语义内容。...第一轮对话标签集合为 Ψ[0]Ψ[0]，第二轮为Ψ[1]Ψ[1]，标签通过对话上下文进行串联，形成对话的时序依赖。

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