Публикации по теме 'nlu'


Следуйте по дороге из шляпных кирпичей
Около года назад наша старшая дочь учила цвета и у нее был плохой отпечаток. Читая «Загадку цвета» Скуби-Ду, она перепутала слова «шляпа» и «желтый». В результате все, что было желтым, теперь называлось «шляпой». «У птицы шляпный клюв» или «банан — это шляпа». Это напомнило мне о нескольких случаях, когда мы впервые создавали наш движок NLU для Ubi. У нас был плохой набор обучающих данных, что в конечном итоге привело к еще худшей производительности, чем мы ожидали. Мы..
Ресурсы по машинному обучению | TabNet, разговорный поиск, модели NLU, прогресс ИИ
Эти ресурсы собраны из информационного бюллетеня Aggregate Intellect, отправленного 7 апреля 2021 г. Эта неделя ресурсов охватывает период с 31 марта по 7 апреля 2021 г. Клаудиа Хауфф просмотрела более 300 работ в режиме разговорного поиска, чтобы создать впечатляющую карту мыслей по темам исследования . Она также перечислила соответствующие конференции в этой области и предоставила ссылки на популярные наборы данных в этой области. Также посмотрите слайды ее основного доклада на..
Как добавить структуру в намерения чат-бота с помощью Rasa
Как добавить структуру в намерения чат-бота с помощью Rasa Представьте простую структуру данных на уровне NLU с намерениями извлечения Введение Фреймворки чат-ботов продолжают двигаться в общем направлении с распространением следующих элементов: Слияние намерений и сущностей Сущности, определяемые контекстом в примерах пользовательского высказывания. Структуры данных внутри сущностей (роли и шаблоны и т. Д.) Вложенные объекты (суб-объекты, суб-субъекты и т. Д.) Категории..
DeBERTaV3 от Microsoft использует предварительное обучение в стиле ELECTRA с совместным использованием встраивания с распутыванием градиента…
DeBERTa от Microsoft (BERT с улучшенным декодированием и распутанным вниманием) считается следующим поколением моделей преобразования собственного внимания в стиле BERT, которые превзошли человеческие возможности в задачах обработки естественного языка (NLP) и возглавили…
Сравнение NLU: NeuralSpace, Google Dialogflow и IBM Watson
Введение Используете ли вы чат-ботов, голосовых ботов или механизмы автоматизации процессов, все они работают на основе понимания естественного языка (NLU). Его основная цель — понять намерения пользователя и извлечь соответствующие ключевые слова (сущности) из того, что они сказали или написали, для выполнения соответствующего действия. В этом блоге мы сравниваем точность классификации намерений трех поставщиков услуг NLU, а именно: NeuralSpace , Google Dialogflow и IBM Watson ...
Пожалуйста, давайте нарушим предположение в НЛП; Возникновение в НЛП
Процесс для науки о данных, как показано ниже. 1.. Выяснение порядка обучения с помощью вычислительного ресурса. 2.. Прогноз по порядку, найденному компьютером автоматически. 3.. Решение из прогноза Машинное обучение предназначено для автоматического нахождения своего порядка. И обычно его порядок означает формулы. Однако есть много исключений, когда язык рассматривается как предсказуемое возражение. Потому что в языке есть атрибут «EMERGENCE». Это затрудняет работу с..
В IBM Watson Assistant были внесены два значительных улучшения
В IBM Watson Assistant были внесены два значительных улучшения Один - выявлять неактуальность в разговоре и управлять им Введение Коммерческие облачные среды NLU или Chatbot обычно ориентированы на помощь пользователю в создании NLU API. Затем этот NLU API можно использовать для подключения вашего чат-бота, чтобы обеспечить интеллектуальное, предсказуемое понимание естественного человеческого языка и т. Д. Идея состоит в том, что у вас есть модель, созданная с вашими данными,..