detector.py labeldict.py models.py tools.py train.py 本仓库实现了一个基于BERT的意图(intent)和槽位(slots)联合预测模块。想法上与JoinBERT类似,利用[CLS]token对应的last hidden state去预测整句话的intent,并利用句子tokens的last hidden states做序列标注,找出
你可以自定义自己的意图和槽位标签,并提供自己的数据,通过下述流程训练自己的模型,并在`JointIntentSlotDetector`类中加载训练好的模型直接进行意图和槽值预测。 本仓库实现了一个基于BERT的意图(intent)和槽位(slots)联合预测模块。想法上与[JoinBERT](https://arxiv.org/abs/1902.10909)类似,利用 `[CLS]` ...
BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling 使用Bert的插槽填充与意图识别联合模型,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
特征工程:虽然BERT能够自动学习文本特征,但合理的特征工程仍然可以提高模型的性能。例如,可以考虑使用注意力机制或添加更多的上下文信息。 调试和调优:模型调试和调优是一个迭代的过程。使用可视化工具来检查模型的中间输出,以更好地理解模型的工作原理和改进方向。 部署和维护:模型部署后,定期监控模型的性能并进行必要的...
Joint Intent Detection and Slot Filling的研究趋势 写在前面 由于代码开源,这篇论文的复现工作比较简单,所以我主要介绍论文复现和理解的思路,本文中就不再去重复介绍BERT和NLU这下属的两个子任务了。 这篇论文做了什么 一句话就能说清楚。 利用pre-training + fine-tuning的方法解决了intent classification和slot fil...
输出:意图识别(Intent Classification)和槽位填充(Slot Filling)。 由于BERT的出现,想采用基于BERT基础模型一次性完成意图识别和槽位填充两个功能。 2 NLP任务 1)意图识别 意图识别(分类)是一个预测意向标签的分类问题,换句话说,就是文本分类问题。 对应BERT任务(2):单句分类 ...
论文阅读笔记:BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
使用BERT-Base模型进行微调，调整了包括最大长度、批量大小、优化策略等在内的参数，最终取得了满意的结果。该研究论文强调了基于BERT的实用解决方案在NLU中的有效性，特别是在意图识别和槽位填充任务上的表现，这也使他们在相关竞赛中取得了好成绩。整体而言，这是一个在实际应用中颇具价值的成果。
这篇论文的思路非常简单,就是把BERT用来同时做意图分类和槽填充,其中[CLS]对应的隐藏状态h1用来做句子分类: yi=softmax(Wih1+bi)yi=softmax(Wih1+bi) 同时又拿最后一层每个subword对应的隐藏状态h2,...,hTh2,...,hT做token分类: ysn=softmax(Wshn+bs),n∈1,...,Nyns=softmax(Wshn+bs),n∈1,....
论文《BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling》,作者Qian Chen(Speech Lab, DAMO Academy, Alibaba Group),经典的NLU论文(Semantic Frame)。 2. 摘要 意图分类和空位填充是自然语言理解的两个基本任务。他们经常遭受小规模的人工标签训练数据的折磨,导致泛化能力差,尤其是对于稀有单词。