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2019-07-20 中新经纬

   

何达个人资料单向RNN应用于语义槽填充任务,在ATIS评测集合上取得了显著性超越CRF模型的效果(Yaoetal.,2013;Mesniletal.,2013);LSTM等一些扩展(BiLSTM+CRF);CNN用于序列标注(;Vu2016);基于序列到序列(sequence-to-sequence)的编码-解码(encoder-decoder)模型,attention等拓展(Zhuetal.,2016;Liuetal.,2016);加入外部记忆单元(ExternalMemory)的循环神经网络可以提升网络的记忆能力(Pengetal.,2015);RecNN(Guoetal.,2014)等。上述方法测试结果见表5。2.任务型机器人的组成对话管理模块相当于任务型机器人的大脑。主要方法有基于规则与统计学习的方法。目前流行的有基于强化学习的对话管理模块。基于强化学习的对话管理系统需要很多数据去训练。JostSchatzm-annandSteveYoung等人提出了agendausersimulator模型来模拟用户,不断与对话管理模块进行训练,一定程度上解决了标注数据稀缺的问题。但对于复杂对话还是不能很好应付。JianfengGao等通过实验,证明了基于强化学习训练的对话管理系统对噪声的抗干扰能力较强,同时整体误差来看槽位误差造成的影响比意图误差造成的影响更严重。当用户语言经过自然语言理解模块时,即需要经过领域识别,用户意图识别以及槽位提取三个子模块。领域识别,即识别该语句是不是属于这个任务场景,一般有多个机器人集成时,如闲聊机器人,问答机器人等,领域识别应当在进入任务型机器人之前做判断与分发;意图识别,即识别用户意图,细分该任务型场景下的子场景;实体识别与槽位填充,用于对话管理模块的输入。

众发娱乐平台修改器基于词对齐数据的口语理解通常被看做一个序列标注问题。基于生成模型有随机有限状态机(FST),统计机器翻译(SMT)、动态贝叶斯网络(DBN)等,判别模型主要CRF,SVM,MEMM等(Hahnetal.,2011)。基于Mediaevaluation预料测试结果见表3。这里以微软的End-to-End模型(JianfengGaoetal.,2018)为例,见下图。自然语言理解模块的相关研究工作例如组合范畴语法(CCG),可以基于标注数据,对大量的复杂语言现象进行统计建模和规则自动提取。由于语法规则的宽松性以及与统计信息的结合,该方法在口语语义理解中的应用可以学习解析无规则的文本(Zettlemoyeretal.,2007)。基于ATIS语料的测试结果见表2:

小望造梦西游3修改器对话管理模块相当于任务型机器人的大脑。主要方法有基于规则与统计学习的方法。目前流行的有基于强化学习的对话管理模块。基于强化学习的对话管理系统需要很多数据去训练。JostSchatzm-annandSteveYoung等人提出了agendausersimulator模型来模拟用户,不断与对话管理模块进行训练,一定程度上解决了标注数据稀缺的问题。但对于复杂对话还是不能很好应付。JianfengGao等通过实验,证明了基于强化学习训练的对话管理系统对噪声的抗干扰能力较强,同时整体误差来看槽位误差造成的影响比意图误差造成的影响更严重。意图理解与槽位提取作为任务型机器人的核心模块之一,引起研究者的广泛兴趣。有以下方法:基于LSTM的模型:句子的标注格式如下,采用BIO标注,以及对整个句子所属的意图标注,采用极大化槽位与意图的似然来求解模型参数。4.统计方法(非对齐)

天龙八部服务端修改5.深度学习方法自然语言模块通常采用基于模版,基于语法或模型等。模版与语法主要基于规则的策略,模型可以用如LSTM等网络生成自然语言。当用户语言经过自然语言理解模块时,即需要经过领域识别,用户意图识别以及槽位提取三个子模块。领域识别,即识别该语句是不是属于这个任务场景,一般有多个机器人集成时,如闲聊机器人,问答机器人等,领域识别应当在进入任务型机器人之前做判断与分发;意图识别,即识别用户意图,细分该任务型场景下的子场景;实体识别与槽位填充,用于对话管理模块的输入。对话管理模块

(编辑:董文博)
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