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,找出包含slot values的tokens。 你可以自定义自己的意图和槽位标签,并提供
BERT-based intent and slots detector for chatbots. - bert-intent-slot-detector/tools.py at master · Linear95/bert-intent-slot-detector
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,通过双向训练和掩码语言建模任务,能够捕获丰富的语义信息。因此,使用BERT进行意图分类和插槽填充任务是一个很好的选择。构建基于BERT的联合模型可以分为以下几个步骤: 数据预处理:首先,对输入的文本进行必要的预处理,如分词、删除停用词等。同时,为了进行插槽填充,需要标注好槽...
输入:用户话语文字“Find me a movie by Steven Spielberg” 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 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。
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 filling这两个NLU下属任务,在这之前常常面临着的,人工标注数据不...
NLP中的一个重要应用是面向目标的口语对话系统，其性能高度依赖于自然语言理解（NLU）。NLU任务主要包括意图分类和槽位填充，前者识别查询意图，后者则提取关键信息。面对BERT的出现，研究人员尝试利用其基础模型同时处理这两个任务，即一次完成意图识别与槽位填充。意图识别，作为文本分类问题，对应BERT的单句...
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。
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,....
Joint intent detection and slot filling using weighted finite state transducer and BERTIntent detectionSlot fillingFinite state transducerNatural language understandingDialogue systemsApplied Intelligence - Intent detection and slot filling are the two most essential tasks of natural language understanding (NLU...