智能家居助手（三）-意图识别：基于规则模式

最新推荐文章于 2025-04-15 00:29:10 发布
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分类专栏： 从零实现智能家居控制系统 文章标签： 正则表达式 自然语言处理 深度学习 规则意图识别 对话机器人
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21120275/article/details/113989873
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该博客介绍了智能家居助手在意图识别中使用规则模式的方法。首先，通过梳理对话意图，如开灯、查新闻等，寻找语句规律，并利用正则表达式来表示这些规律。规则模式的优点在于实现简单，能快速搭建服务，但缺点是需要穷举所有可能的问法，不适合处理复杂的问句场景。作者计划在后续章节中探讨深度学习在意图识别中的应用以克服这一局限。

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智能家居助手（四）-意图识别：神经网络-问题分析篇
Huoyo
03-14 643
上一篇智能家居助手（三）-意图识别：规则模式中，讲述了基于规则的意图识别，以案例入手，实现开灯、关灯和查新闻的意图识别，本章节将通过神经网络的方式进行意图识别，为了快速入手，本章节只进行开灯和关灯的意图识别，毕竟一个精简的案例，才更容易理解（其实是本人懒，标注不完那么多的数据） 想象你要开发一个机器人，它有两个功能，开灯和关灯，这个时候你们之间的对话可能是这样的： 开始如你期待，结局却不尽人意！ 为什么会这样呢？ 是因为我们在设计的时候就只给他定义了两个意图，当有其他意图输入的时候，机器只能从设计好.
智能家居助手（五）-意图识别：神经网络-代码实现篇
Huoyo
03-14 680
本章重点是接着智能家居助手（四）-意图识别：神经网络-问题分析篇的问题分析，进行代码的实现 首先回顾一下要识别的意图是三个 由于神经网络并不能直接处理文本信息，需要将意图转换为对应的数字，再转成one hot形式（需要说明的是one hot并非必须，只是一种比较方便的计算方式，具体参考什么是one hot） 假设数据集的标签： labels = ['关灯','其他','开灯','关灯','其他'] 先转成数字映射： labels = [1,2,0,1,2] 再转成one hot: import.
意图识别（规则模板解析、深度学习意图识别）
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鲨鱼儿的博客
09-12 3万+
一、意图识别应用领域 1、搜索引擎 2、对话系统：基于意图识别了解用户想要什么 业务 或者 闲聊，并采用不用的子模型来处理 1.1 闲聊 技术：闲聊机器人需要有较高的召回率，因此常常用：seq2seq + attention / transformer / bert .... 1.2 基于业务，例如 电商、买票、查询天气 技...
意图识别的一些典型方法
直达开源前线，冲冲冲！
03-28 570
意图识别是自然语言处理领域的核心技术，其核心目标是理解用户输入的真实目的。
对话系统：意图识别模块【基于规则和关键词的方法（可读性强，但难易扩展，不利于在其他领域迁移使用）、基于分类模型（可扩展能力强）】【随意图领域的增加，要保证识别的准确率不下降】
u013250861的博客
03-07 9546
一、概述 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类。举一个简单的例子，我想听周杰伦的歌，这个query的意图便是属于音乐意图，我想听郭德纲的相声便是属于电台意图。做好了意图识别以后对于很多nlp的应用都有很重要的提升，比如在搜索引擎领域使用意图识别来获取与用户输入的query最相关的信息。举个例子，用户在查询"生化危机"时，我们知道"生化危机"既有游戏还有电影，歌曲等等，如果我们通过意图识别发现该用户是想玩"生化危机"的游戏时，那我们直接将游戏的查询结果返回给用户，就会节省用
意图识别
nanjifengzi的博客
06-11 3597
本次尝试，采用了 深度学习和 机器学习两种方式去考虑相关的。前者采用embedding的词嵌入的方式基于lstm-dssm模型做司机问题和库文件中标准问题做相似度匹配。后者对数据少的信息采用smote方式扩容，采用tfidf和bow方法基于随机森林的方式训练。数据集总共 1万8千条数据，130个类。标记为null的数据达到1万3千条，数据分布也极为不均衡，所以模型很容易出现 忽略小样本的问题 。（...
智能家居助手（六）-关键信息抽取：基于规则模式
Huoyo
03-14 365
本章节开始进行关键信息的提取，主要是从问句中将与意图相关的槽位值提取出来，比如在开关灯的意图中，需要提取的是灯所在的位置，在新闻搜索中，需要提取的是新闻的查询关键字 以开灯为例，可能的问法有： 打开客厅的灯 开一下卧室的灯 ...... 那么，将位置设置为变量home_loc，此时，可能的问法就变成了 打开{home_loc}的灯 开一下{home_loc}的灯 ...... 提取主用是一个开源库：parse，通过句式的定义，可以很快地从问句提取出需要的信息 pattern = '打开{home_.
语音识别在智能家居控制中的最佳实践
最新发布
AI智能探索者的博客
04-15 1052
随着物联网（IoT）设备的普及，智能家居市场规模预计2025年突破1500亿美元（IDC数据）。语音交互作为最自然的人机接口，正在取代传统触屏/按键控制方式。本文聚焦语音识别技术在智能家居场景中的工程化实践，涵盖从麦克风阵列信号处理到设备控制指令生成的完整链路，重点解决环境噪声鲁棒性、多设备唤醒冲突、意图解析准确率等核心问题。技术基础：解析语音识别核心概念与系统架构算法实现：提供唤醒词检测、ASR、意图解析的Python代码示例数学建模：推导声学模型、语言模型的关键公式实战指南。
基于PaddleNLP的端到端智能家居对话意图识别
m0_63642362的博客
04-14 690
对智能设备的对话数据进行整理，然后基于预训练模型微调的二分类/多分类端到端应用方案，使用ernie-3.0-tiny-medium-v2-zh模型，进行训练、评估、模型导出，以及预测，并提交结果。
基于fastText的问答系统用户意图识别与关键词抽取研究_代令令.caj
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基于fastText的问答系统用户意图识别与关键词抽取研究_代令令.caj，讲述如何用fastText来实现问答系统和用户的意图识别
张帆：搜索引擎的查询意图识别
05-29
在搜索引擎中的意图识别，主要是为了解决通用搜索的通用展现形式和用户意图的冲突，对于用户的一些意图，比如购物、地图等需求在通用网页搜索的展示情况下，满足的并不好。但不可能要求用户记住几十种需求和相应的垂直网站，所以可以在通用网站中判断用户的查询意图，并帮助用户解析查询词，然后到多家垂直网站中搜索，再整合结果并重新排序后嵌入到通用搜索中。本演讲将剖析意图搜索中涉及的技术和难点，以及未来的趋势。
智能客服：对话意图模板
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智能客服的实践，如何梳理对话意图，包括上下文规律、语义实体关系、文本字段、相关示例等。模板文件共享。
NLP进化史系列之意图识别
Zack的博客
07-06 1万+
前言 从规则模板到统计方法，再到机器学习方法，最后到深度学习算法，一起回顾NLP之意图识别的历程。 作用 1、在搜索中会用到意图 比如在baidu中搜索“怎么做龙虾馅饺子”，意图是“做饺子”，而不是“做龙虾”，搜索时以饺子为核心。 2、在问答系统中会用到意图 比如用户问“我要买从深圳到上海的机票”，意图是“买机票”，然后再在“买机票”这个领域继续去做语义识别。 进化史 一、规则模板方法 通过专...
知识图谱与KBQA——意图识别
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04-01 1万+
意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类。 在做这个工作之前，我们首先得想好意图的划分问题，这种划分业界有很多叫法，比如技能。 意图识别的基本方法 1.基于词典以及模版的规则方法 不同的意图会有的不同的领域词典，比如书名，歌曲名，商品名等等。当一个用户的意图来了以后我们根据意图和词典的匹配程度或者重合程度来进行判断，最简单一个规则是哪个domain的词典重合程度高，...
对话系统中自然语言理解NLU——意图识别与槽位填充
orangerfun的博客
06-11 1万+
问答机器人的总体结构如下图所示，主要由自然语言理解、对话管理、自然语言生成三部分组成。其中知识管理一般指构建的知识图谱。 图1. 任务型对话系统的组成部分 本文主要介绍自然语言理解部分，自然语言理解主要包括：意图识别和槽位填充两部分。 1. 什么是意图识别和槽位填充 意图识别，是判断用户要做什么，比如一个用户向机器人问了一个问题，于是机器人就需要判断这个用户他问的是天气、是旅游还是问某部电影的信息。说到底意图识别就是一个文本分类的问题。既然对应文本分类，那么首先就需要将明确有哪几类意图，也就是说我们需要预
文本意图识别浅显总结
weixin_42996771的博客
08-27 1507
近期因为工作上对于大量聊天文本的聚类、解析，对当前意图识别的方法体系进行大致总结，发现这边的工作基本是基于词表进行的汇总，耗费很多人力，工作烦杂，但以此可以换取较为不错的准确率，一定程度上规避了机器学习方法的不确定性以及标注工作。Anyway，这是一种选择。 后续也希望在工作的同时多学习一些相关的体系知识，并将这些内容以总结+笔记的形式进行记录。
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