1.意图识别是利用encoder中的最后一个time step中的双向隐层,再加上平均池化或者利用attention加权平均,最后接一个fc层进行分类 2.槽填充是序列标注,双向隐状态加attention权重,再经过一个单元grucell,最后接一个fc层分类。这里注意一点是,槽的每一步的预测输出会输入到grucell中的前向传输时间步中。 3.总的loss...
在上文中,我说槽位填充包括命名实体识别和槽位预测,其实说命名实体识别是不严谨的,比如在“订机票”意图下的语义槽中,应该有“出发地”和“目的地”,虽然他们都是地名,但是有区别,他们的顺序不能变,也就是不能用“地名”来统一代替,而命名实体识别的做法就是将他们都当做“地名”了。我们只能称槽位填充是一...
aligns= source_output.transpose(0,1)#为了拿到每个时间步的输出特征,即每个时间步的隐藏向量output_tokens=[]#槽识别fortinrange(seq_len):'''此时刻时间步的输出隐向量'''aligned= aligns[t]#[batch_size, hidden_size]#是否需要计算slot attentionifself.slot_attention_flag:#[batch_size, hidden_size]slo...
每个词使用词向量表示为e(wi)e(wi),作者在这提出之前有相关工作表明使用上下文输入的方式可以提高槽值填充的表现,在这里也引入了这种做法,具体的如下,将tt时刻的输入由wtwt转换成xtxt,xtxt的表达式如下所示: 在上面式子中dd表示窗口的大小,除此之外,作者还认为引入命名实体对槽值填充的结果也会有提升,因此对xtx...
在智能对话系统中,意图识别和槽位填充是两个核心任务。意图识别类似于文本分类,旨在确定用户输入的语义意图;而槽位填充则类似于序列标注,用于提取用户输入中的关键信息。为了提升系统的性能和效率,将这两个任务联合建模成为了一种趋势。本文将深入探讨智能对话中的意图识别和槽位填充联合模型,特别是基于Attention的RNN模...
开源地址：https://github.com/answerlink/IntelliQ 核心特性 多轮对话管理： IntelliQ 能够理解和维持连续的对话上下文，这对于复杂场景的处理至关重要。意图识别： 系统能够准确判断用户输入的意图，这是提供精确回答的基础。词槽填充： 自动识别关键信息如时间、地点、对象等，这有助于理解用户的具体需求。接口槽...
词槽填充: 自动识别关键信息如时间、地点、对象等,这有助于理解用户的具体需求。 接口槽技术: 直接与外部APIs对接,这意味着系统能够实时获取和处理数据。 自适应学习: 系统能够从用户交互中学习,不断优化回答的准确性和响应速度。 易于集成: 项目提供了详尽的API文档,支持多种编程语言和平台,方便开发者集成到自己的...
3.总的loss = 意图识别loss + 槽填充loss 一.attention-based rnn 模型步骤: 1.底层是bilstm或bigru,输入为用户语句序列,输出为隐状态 2.槽填充为序列标注任务,将用户语句序列映射到槽标签中。 slot context vector: 槽注意力向量是隐状态加权和:
对于给定的一组用户话语，意图识别是在句子层面理解整个语句的语义，然后识别出该语句的意图[2]；语义槽填充任务在单词级别标注这句话，每个词对应一个槽标签，最终输出与输入序列长度相同的槽标签序列。如表1为意图识别和语义槽填充任务的一个标注实例，取意图识别与语义槽填充的双向关联模型 王丽花1，杨文忠2，姚苗...