再谈意图识别与语义槽填充

时间 2021-01-19

标签自然语言处理繁體版

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对话系统可以分为任务导向型和非任务导向型，其中任务导向型又可以分为pipeline和end to end两类方法，其中pipeline很多情况下都包括三大模块：自然语言理解、对话管理和自然语言生成，之前在自然语言理解的概述中就简单介绍了意图识别（分类）和语义槽填充的概念，这次就详细介绍一下它们的应用和模型。首先回顾一下意图识别的发展，最早的意图识别是基于规则模版的方法，但是不同的表达方式会导致规

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1. 意图识别与槽填充
2. 任务型对话（一）—— NLU/SLU（意识识别和槽值填充）
3. “你什么意思”之基于RNN的语义槽填充(Pytorch实现)
4. 内容识别填充
5. 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
6. 【填充插件】自定义填充图案制作插件
7. visio给任意图形进行填充
8. 内容识别填充（PS2020版）
9. CAD填充技巧：填充图案
10. tableau：填充地图
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