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只要会复制粘贴，创意图表你也能做

只要你会复制粘贴，令人眼前一亮的创意图表你也能制作出来！ 这些创意的图表是怎么制作的呢？其实背后的原理总结起来就三大步： 第一步：准备素材；第二步：复制素材；第三步：粘贴素材。...案例一： 涉及知识点：复制粘贴/层叠 选定目标数据后，插入普通的柱形图。 接下来就是制作创意图表的三大步。...所以，像下面这样的创意图表，相信聪明的你应该都能信手粘来了吧。 那么问题来了：图标素材要去哪儿找呢？其实Excel中自带的图标就足够多了。...复制粘贴大法当然是少不了的，但是，除了复制粘贴，多系列柱形图里【系列重叠】设置以及【层叠并缩放】的填充方式才是关键。...总结： 只要掌握了复制粘贴大法，你就可以充分利用丰富的图标或图片素材来填充图表，使图表观点表达更生功形象，同时填充方式的设置是实现创意图表的关键，【层叠】【层叠并缩放】，都要掌握哦。

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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

接下来我们将介绍 Api.ai 与 Wit.ai 是如何处理这个关键部分的。 Api.ai 聊天机器人的行为 意图与语境是使用 Api.ai 对聊天机器人行为进行建模的关键因素。...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。...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。...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。...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。

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    深入 AI 之前，你需要学习的服务与框架

    意图（intent）是特定指令应该采取什么特定行动（例如，打开灯光）。实体（entity）是我们的AI需要知道的一个特定的对象或片段信息来实现意图，例如哪种光？是不是智能光？...这并不需要从头开始创建意图，Wit.ai 还提供方式直接获取开发者社区现有的意图，这简直牛得不得了！...Api.ai ? Api.ai 是一个聊天机器人 API，它跟 Wit.ai 类似，有目的和实体。它提供机器学习功能，如果有人使用跟个人助理的硬件编码稍微不同的短语，这时它便可以做出猜测。...Api.ai 与 Wit.ai 不同的一个关键点是“域”。域是 Api.ai 各种知识和数据结构的集合，它可以在每个 Api.ai 代理中使用（ app 在 Api.ai 中称为“代理”）。...Api.ai可以免费使用，但目前在他们的网站上却有点误导性——截至2016年，它并不完全免费。大部分 “域” 现在要求你升级账号，但价格不详（开发人员需要联系Api.ai的销售团队）。

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    盘点 | 聊天机器人的发展状况与分类

    Step 3 - 接入 API.AI API.AI可以提供标注对话，开放域对话和语音识别，意图识别等功能。 ?...长对话和短对话 长对话需要考虑的因素更多，就像目前API.AI提供的服务中，要完成一个任务，比如预定酒店。 小明: 帮我订今天晚上，上海浦东香格里拉酒店。 这时，API.AI得到了时间，地点和人员。...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？ 服务区还有多远？ 我买的股票怎么样？ 播放一个音乐 听交通台 呼叫一个电话 ......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。

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    android学习笔记----隐式意图和显式意图

    隐式意图和显式意图： 显式意图：显式意图明确指明了启动活动的上下文和想要启动的目标活动，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。 隐式意图：没有明确指定组件名的Intent为隐式意图。...Android系统会根据隐式意图中设置的动作(action)、类别(category)、数据（URI和数据类型）找到最合适的组件来处理这个意图。...开启自己应用的界面用显式意图，开启其他应用(一般指系统应用)的时候用隐式意图(比如拨打电话)。 显式意图安全一些，隐式意图可以通过匹配intent-filter里面的标签对应来跳转到相应的页面 。...可以配置多个意图过滤器，只要能够完整的匹配任何一个意图过滤器intent-filter，就可以跳转到那个activity 如果intent-filter里面只有和标签...因为使用隐式意图的Intent中会添加默认的Category，所以隐式意图必须有 这个标签

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    Query意图识别分析

    本文主要研究以下几点： 什么是搜索 搜索评价指标 意图识别 query改写 什么是搜索 一个搜索引擎的技术构建主要包含三大部分： (1) 对query的理解 (2) 对内容(文档)的理解 (.../“千人千面”/搜索建议等 意图识别 是什么 通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类 属于“对query的理解”部分 本质上是一个分类问题 意图识别搜索的一般过程： S1...意图识别的方法 1.词表穷举法/规则解析法 2.基于查询点击日志 – 一般一条搜索日志记录会包括时间-查询串-点击URL记录-在结果中的位置等信息。...2、多意图，查询词为：”水”，是矿泉水，还是女生用的化妆水。 3、数据冷启动。当用户行为数据较少时，很难获取准确的意图。 4、没有固定的评价标准。...pv,ipv,ctr,cvr这种可以量化的指标是对搜索系统总体的评价，具体到用户意图的预测上并没有标准的量化指标。

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    使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

    但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing...NLU自然语言理解（Natural Language Understanding） API.ai （由Google所持有）和 Wit.ai （由Facebook所持有的）是两个在机器人行业内流行的...取而代之的，我们通过使用一个叫做Rasa的开源的NLU来完美的代替API.ai和Wit.ai，这样一来，我们便能够在AWS上对其进行托管和管理了。...阅读至此，您可能会疑惑为什么我使用NLU这个词来描述Api.ai和Wit.ai这个这两个工具，而不使用NLP自然语言处理（Natural Language Processing）这个术语来描述。...”意图”，“实体“和“置信度”。

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    WWW22 用户意图发掘：序列推荐中的意图对比学习

    导读 用户与物品的互动是由各种意图驱动的（例如，准备节日礼物、购买捕鱼设备等）。然而，用户的潜在意图往往是不被观察到/潜在的，因此很难利用这些潜在意图进行序列推荐（SR）。...本文提出了意图对比学习（ICL），通过聚类将潜在意图变量引入SR。其核心思想是从未标记的用户行为序列中学习用户的意图分布函数，并通过考虑学习的意图来优化SR模型，从而改进推荐模型。...本文主要是针对用户的兴趣表征进行聚类，然后以簇中心代表用户意图，根据用户意图和用户兴趣表征构建损失函数，并且结合原有的序列损失函数和对比学习损失函数构建多任务损失函数。 2....E步，进行聚类，得到不同簇反映的用户意图 M步，根据用户意图和兴趣表征，进行损失函数的计算以及参数更新。...3.1 ICL 3.1.1 建模潜在意图 假设用户存在K个意图 \{c_i\}_{i=1}^K ，则优化目标可以改写为下式，通常的RS是不考虑用户意图，直接通过交互序列embedding s_t^u 进行第

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    设计匠艺 | 意图导向编程

    意图体现在编程层面，仍然可以作为设计的导向，是谓“意图导向编程”。这种设计方法实则就是让设计者能够换位思考，站在调用者的角度思考接口。“假如我是调用者，我希望对象提供怎样的接口？”...若能以DSL风格设计接口，设计意图更能如行云流水般呈现。让方法调用变为赏心悦目的类自然语言，仿佛是对领域逻辑的自然描述。 关键在于“导向”，它将意图作为驱动设计的入口。...在Essential Skill for the Agile Development书中，作者定义意图导向编程为：“先假设当前这个对象中，已经有了一个理想方法，它可以准确无误地完成你想做的事情，而不是直接盯着每一点要求来编写代码...一个好的命名可以更加清晰地体现设计意图，从而改进代码的可读性。 不要将程序的可读性简单视为程序设计的小道。认为诸如方法命名、变量定义、语句组织、任务分解等内容，俱是细枝末节，微不足道。...故而，当我们从一个类的名称无法清晰地了解它究竟承担了什么职责，又或者它传达了错误消息时，就说明设计存在坏味道，混淆了设计者想要表达的意图。命名需三思，正如作文，需要字斟句酌，以求文意传神。

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    NLP系列学习：意图识别

    最近刚刚把垃圾文本分类做完，接着又去研究意图识别，可以看做是分类完之后的后续处理，通过这篇文章记录下自己的学习经历。 1：意图识别要做啥？...，这样搜索结果会比较差，但是如果我们通过意图识别发现用户是个游戏迷，我们就可以在用户搜索时将游戏的搜索结果优先返还给用户，这本身也是很有意义的一件事。...2：意图识别的方法 因为意图识别本身也是一个分类问题，其实方法和分类模型的方法大同小异。...常用的有： 1：基于词典模板的规则分类 2：基于过往日志匹配（适用于搜索引擎） 3：基于分类模型进行意图识别 这三种方式基本上是目前比较主流的方法，现在进行意图识别的难点主要是两点，一点是数据来源的匮乏...第二点是尽管是分类工作，但是意图识别分类种类很多，并且要求的准确性，拓展性都不是之前的分类可比的，这一点也是很困难的。

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