话语触发无意图，而不是它已添加到的意图_我的发言得到了“无”意图，而不是我在LUIS中创建的意图 - 腾讯云开发者社区

问题理解给定话语 ? , 自然语言理解模块就是生成它的表示 ? , 特别地对于线上购物场景: ? 其中 ? 就是通过用户话语表达出来的意图 ?...代表对应的值, 4.1 问题意图检测同一产品的话语提及可能是完全不同的, 系统需要基于用户意图来确定如何进行动作, 文中提及了一个意图分析的例子, 利用几个简单的模板来套用就可以得到相应的意图, 但是意图检测仍然是一个比较大的问题..., 我开发了一种利用已存在的目标领域的资源的其他方法, 利用下个步骤进行进一步的优化. 7....的对话时段表示, ? 按如下进行作用: 基于函数 ? 更新意图状态 ? , 基于以下规则来更新 ? 的意图如果 ? , 不是Session-Aware的意图, 则保持 ? 不改变如果 ?..., 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 ?

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构建一个简单的 Google Dialogflow 聊天机器人【上】

您将学习如何：创建Dialogflow帐户和第一个Dialogflow聊天机器人，它允许您定义自然语言理解模型。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。...创建Dialogflow帐户现在您已登录自己的Google帐户，可以按照以下步骤登录Dialogflow： https://console.dialogflow.com/api-client/#/login...如果您正在使用较小的屏幕并且菜单已隐藏，请单击左上角的菜单菜单按钮。设置设置按钮将您带到当前代理的设置。页面中间将显示代理的意图列表。默认情况下，Dialogflow 聊天机器人以两个意图开头。...将名称“name”添加到Intent name文本字段中。在Training Phrases部分中，单击文本字段并输入以下内容，在每个条目后按Enter键：你叫什么名字？你有名字吗？

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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)

为此今天给大家分享得这篇文章，针对新意图发现中语义话语表征、话语聚类这两大问题。给出了新得解决方案。实验结果表明：本文方法在无监督和半监督场景下都大大优于最先进的方法。...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...单单使用一个普通的预训练语言模型(PLM)来生成话语表示并不是一个可行的解决方案，这样新意图发现结果会比较较差。...受计算机视觉工作的启发，引入邻域关系来定制无监督（即没有任何已知意图的标记话语）和半监督场景中聚类的对比损失。...其中：无监督新意图挖掘/发现结果如下图所示：半监督新意图挖掘/发现结果如下图所示，其中KCR全称为：known class ratio。

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使用孪生网络和零样本学习进行文本分类

NLP 最近的工作集中在更广泛环境中的零样本学习，零样本学习 NLP 现在意味着训练一个模型来完成它没有明确训练的任务。例如GPT-3 就是一个零样本学习器。...这根本不是一个新想法，研究人员使用词向量来表示固定维度的文本和意图名称（例如在 Veeranna 。2016中）。...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。...在这里我们使用了孪生网络架构，它非常适合计算语义相似度。我们的孪生网络输入一个意图名称和一个话语；输出是与输入相关或不相关。...孪生网络在很长一段时间内用于语义相似性，但使用一些技巧可以让我们轻松实现零样本意图预测模型。有时这个想法一直在你面前，但你必须从不同的角度来看待它。

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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）

然而，基线模型很难捕捉说话者情绪的微妙变化，只能根据检测到的恐惧提供回复。此外，「仅仅引入知识而不做情感上的逻辑选择，可能会导致生成回复在知识和情感之间存在逻辑冲突」。...)，说话人之前的意图(xIntent)，说话人当前意图(xNeed)，说话人之后意图(xWant)。...将这5个特殊关系标记附加到话语后，输入到COMET模型中，会得到输入话语的每个关系的5个常识推理文本，然后将它们连接到Ki。...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。...由于话语表示序列经过了情感的三个任务，它包含了对应话语的情感特征。交叉注意力知识选择器的输入由充当查询向量的话语表示序列、键和值向量组成，它们都是从 COMET 模型生成的知识文本。

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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。...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。例如，要使用PlanATrip意图，用户可以说“计划旅行”，“计划下个星期五的旅行”或“计划到波特兰的徒步旅行”。 2....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。...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.

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

效率：与之前的工作不同，我们采用序列标记方法直接在话语中注释域槽值，而不是逐个地迭代所有域槽对，从而大大降低了模型的复杂度。...可伸缩：基于回合级话语，我们提出的模型而不是整个历史对话内容，提供了更好的可伸缩性，特别是在处理多次回合对话方面。此外，我们还使用了一个校正模块来处理在对话进行时状态的变化。...然而，域本体的固定设计使得很难扩展到新的服务和 API。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。 ...主要发现如下：通过缓存 token 嵌入而不是单个 CLS 嵌入，一个简单的部分注意融合编码器可以获得比双编码器更好的性能，同时推断速度仍然比交叉编码器快两倍。...我们的研究主要在两个数据集上进行：SG-DST 和 multiwoz2.2，而编码器架构的速度精度平衡和补充训练的发现预计是数据集无关的，因为它们更多地依赖于子任务的性质，而不是数据集。

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

Seq2Seq-DU 的独特之处是它使用两个基于 BERT 的编码器分别对对话中的话语和模式描述进行编码，一个注意者计算话语嵌入和模式嵌入之间的注意，以及一个解码器生成表示对话当前状态的指针。 ...给定第 i 个话语标记嵌入 d_i 和第 j 个模式嵌入 e_j，它计算的相似性如下: r,W_1,W_2: 均为可训练参数然后，注意力模块将每一行矩阵 A 归一化为概率分布，得到矩阵...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）。...模式中的元素可以是单词或短语，而话语中的标记形式的跨度用于提取插槽值，如下图：状态解码器是一个使用指针和注意力的 LSTM。它以 D_a,Ea 作为输入。...具体地说，它根据以下分布生成项 w 的指针： k_w: 话语表示 D_a, 或者模式表示 E_a 中的项 w 的表示在解码过程中，解码器使用 Beam Search 来根据序列的概率找到最佳的指针序列

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实战经验：大数据分析为什么大多数会失败？

相反，根本原因通常源于以下一个或多个：分析指标，而不是如何跟踪指标。开发者/数据思维与业务用户思维。抽象程度错误。...我们已激活的用户执行了哪些操作，而未激活的用户没有执行？第3步：最后，想象一下，任何事件都可能是我们在产品中从用户那里跟踪的最后一个事件。关于这次经历，我们想知道什么？...→新发票已启动→联系人搜索成功：收件人已添加到发票→发票已发送失败：已保存发票草稿（默认操作） 2A - 成功事件我首先仔细考虑成功事件。...然而，随着这些用户的成熟，我们注意到，随着用户开始更多地使用Gojek作为发现新餐厅的手段，而不是满足他们已经认识的餐厅，最普遍的用户意向之旅发生了变化。...，而不是产品内实际采取的行动。

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金融语音音频处理学术速递

它讨论了更公平地分配利益和减轻危害的潜在政策方法。我们认为信息技术不是价值中立的。虽然租房平台可能赋予数据分析师和某些市场参与者权力，但并非所有用户或整个社会都是如此。...首先，用户生成的在线数据经常重现传统住房信息来源中的系统偏差。越来越多的证据表明，租赁住房平台的信息广播潜力可能会增加，而不是缓解社会空间不平等。...这两项任务高度相关，通常是联合训练的。然而，大多数以前的工作都假设每个话语只对应一个意图，忽略了用户话语在许多情况下可能包含多个意图这一事实。...通过我们的方法，我们提出的框架在普通话语料库上表现出了很好的竞争力。它的CER为21.08，优于科大曼达里亚电话ASR基准的各种最新结果。据我们所知，这是首次将深层特征纳入主干的调查。...这两项任务高度相关，通常是联合训练的。然而，大多数以前的工作都假设每个话语只对应一个意图，忽略了用户话语在许多情况下可能包含多个意图这一事实。

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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

任务一：用户意图领域分类任务评测团队：华南农业大学一、任务背景口语语言理解（spoken language understanding, SLU）是SDS中的重要环节，而话语领域分类（domain...话语领域分类的任务是把话语划分到定义好的不同领域标签，进而将话语正确地分进不同的SLU子系统。...二、用户意图领域分类任务用户意图领域分类比赛数据集包含31个话语类别，包括聊天类（chat）和垂类（30个垂直领域）。...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。...在上下文的记忆方面，长短期记忆网络（LSTM NetWorks）要比标准递归神经网络（RNNs）出色许多，它解决了RNNs模型梯度弥散的问题。

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大有乾坤，售前机器人背后的 AI 技术

其中以售前机器人而言，其市场份额已超过 80%，覆盖医疗、教育等 20 多个行业 70%的头部企业。为什么易聊科技售前机器人这么神？...在售前场景中需给机器人定一个明确的目标，如拿到用户的手机号码、微信号等。而售后则是访客问什么问题，机器人就解答什么。（3）响应速度。...易聊售前机器人的对话系统逻辑结构主要分为意图识别和对话逻辑控制两部分。一、意图识别算法通过分析访客话语，抽取特征（语义标签），来识别访客的真实意图，获得访客信息。...对此王函石表示，在技术上需要拆成两部分来看，一是机器人对访客的理解是不是需要访客多次重复问题后才能理解，二是当机器人理解后，是否回复多次相同的回复。...98%以上，在部分场景下识别正确率可达100%，而识别速率几乎没有下降。

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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。...一般来说，在 Api.ai 接收用户请求的时候，它首先要进行分类，以确定是否符合已知的意图。...插槽的填充能力插槽的填充能力是 Api.ai 的关键之处，它使得 Api.ai 兼具灵活性与强大的功能性。针对给定的意图，插槽填充允许你来确定起作用的字段，并且可以决定是否为强制性的。...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。

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用机器学习打造聊天机器人(三) 设计篇

默认采用的Levenshtein distance算法在句子的相似度比较上过于简单了，它只关心一句话变成另一句话需要的最小的修改步骤有多少，认为步骤越少，两句话越相近，所以它并不会考虑句子中每个词的具体含义...，并没有考虑句子中词汇本身的含义，所以它并能识别出"苹果"比起"香水"来说和"香蕉"在语义上靠的更近。...而余弦相似度是指比较两个向量之间的余弦相似度，向量当然分别是输入句子的句向量和数据库中所有问题句子的句向量，而句子转为向量的方式是采用的word2vec,该方法在后续讲原理的部分会具体介绍，这里我们只需要知道词向量模型可以将词转为对应的向量...并自动触发合适的语义理解实例去尝试匹配问题对应的答案，这里说的语义理解就是在指定的意图分类下，去匹配具体的问题，比如“你觉得功夫类电影谁演的好？”...由于我们可以自己调教机器人，所以你可以将其调教成仅属于你自己的独一无二的性格。

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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

我们给智能助理的定义是：基于人工智能技术，通过理解语音或文本形式的自然语言来满足用户需求的软件应用或平台。 ? 那么智能助理是不是就是智能客服呢？...随着特征数的增加，构造新的特征变得更难，而增加新的特征对模型效果的影响也越小。...要让智能助理具备自动问答的能力，首先需要把这些知识从非结构化的对话语料中挖掘出来，作为自动问答模型的训练数据。...具体而言，知识挖掘的目标是从自然语言对话语料中将用户问题挖掘出来，并将相同语义的问题归到同一个知识点下。下面是母婴助理场景中两个例子。...六、智能助理在行业中的落地前面提到，不同行业的在线交互需求度和领域知识专业度都有所不同。因此，靠数据驱动的智能助理产品更适合在不同行业中以行业助理的形态落地，而不是以通用助理的形态落地。

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HDLBits: 在线学习 SystemVerilog（十七）-Problem 106-114（移位寄存器）

load : 用数据 [3:0]加载移位寄存器而不是移位。 ena：右移（q[3]变为零，q[0]移出并消失）。 q：移位寄存器的内容。...算术右移将移位寄存器（在本例中为q[63] ）中数字的符号位移位，而不是像逻辑右移那样移入零。...考虑算术右移的另一种方法是，它假设被移位的数字是带符号的并保留符号，因此算术右移将带符号的数字除以 2 的幂。逻辑左移和算术左移之间没有区别。...load ：用数据 [63:0]加载移位寄存器而不是移位。 ena：选择是否移动。 amount：选择移动的方向和移动量。 2'b00：左移一位。 2'b01：左移 8 位。 2'b10：右移一位。...提示：32bit 的 LFSR 最好使用向量实现，而不是例化 32 个触发器。

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零代码使用腾讯TBP打造智能对话机器人

高效，把复杂的东西，利用人工智能变的自动化或者半自动化来减轻我们的整体的工作量。自然，能实现和人类的自然交流而不是简单的由人操控，实现个人用户AI能力的主要诉求。有些用户主要为了帮公司降本增效。...例如它得出的是一个分数，可以理解为我们会用它来做排序，但它不是准确率，只是一个相对分数，用它来排的那一种结果是最可信的。另一点就是从用户的说法中去提取有效信息，相对关系只是其中的一种。...而且它的性能也非常高，在对整个机器消耗不大的情况下，下面的结果已经接近了最好的效果。如果已经提前知道了意图，它就会对用户的话语打上了一个意图，我们知道哪个意图命中的是正确的，然后再计算分数。...而模型是我们不知道意图是什么，让它先匹配意图，再通过综合的排序方式生成最后的结果。这两种方式中，因为算法几乎接近了预知意图的效果。...通过可视化对话的配置平台，只需要在这个平台上面输入一些简单的信息就可以完成兑换。当用户说哪一句话或者类似话语时会进入。

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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。...为了正确地解析最后一句话，助理还需要解释用户特指的内容 — 在这种情况下，它需要知道用户在他们的手机中保存了一个联系人名单，它应该参考这个名单。...另一类对虚拟助理具有挑战性的困难场景是混合语言采场景，当用户在对助理讲话时从一种语言切换到另一种语言时，就会发生语言混合使用。例如下面的话语：英语和德语文本混合使用的对话示意图。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.08954 研究者发现，这些场景中的一些更容易建模，只需很少的样本，而另一些场景则需要更多的训练数据。...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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WWW22 推荐系统论文之序列推荐篇

WWW 2022已公布录用论文，接收323篇/投稿1822篇，录用率为17.7%，完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/ 鉴于[...如果采用无监督长短期兴趣建模，则容易将两个方面混杂在一起，导致性能更差。...除了这个框架，本文还提出了一种新颖的标签技巧，它使用用户的反馈作为输入来更好地捕捉用户的浏览模式。...在本文中，作者提出了一个新的推荐问题，即触发引导推荐 (Trigger-Induced Recommendation, TIR，可以参考淘宝的跨店推荐和MIniDetail等场景)，其中用户的即时兴趣可以通过触发商品显式引导...DIHN包含三个核心模块：1) 用户意图网络 (UIN)，预测用户对触发商品的意图；2）融合嵌入模块（FEM），它基于来自UIN的预测自适应地融合触发商品和目标商品的embedding；3）混合兴趣提取模块

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Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据

作者 | VK 编辑 | 奇予纪出品 | 磐创AI团队出品验证数据测试域和数据文件的错误要验证域文件，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: rasa data validate 上面的命令运行会验证所有的问及那。...(默认:None) 你还可以通过python API导入Validator类来运行这些验证，该类具有以下方法： from_files(): 根据必要的文件字符串路径创建实例。...verify_intents(): 检查域文件中列出的意图是否与NLU数据一致。 verify_intents_in_stories(): 验证故事中的意图，检查它们是否有效。...verify_utterances(): 检查域文件在话语模板和操作下列出的话语之间的一致性。 verify_utterances_in_stories(): 验证故事中的话语，检查它们是否有效。

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建立一个线上购物的面向任务的对话系统

构建一个简单的 Google Dialogflow 聊天机器人【上】

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)

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

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零代码使用腾讯TBP打造智能对话机器人

面向现实世界场景，多语言大数据集PRESTO来了

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