智能家居助手（五）-意图识别：神经网络-代码实现篇

最新推荐文章于 2024-06-10 09:49:11 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： 意图识别 智能家居 深度学习 数据处理
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本文是智能家居助手系列的第五篇，主要讲解如何使用神经网络进行意图识别。内容涉及将意图转换为数字并形成one hot编码，讨论文本特征提取的方法，如词袋模型、词向量转换，以及选择字词映射的原因。还介绍了去除停用词、构建词典表和词向量转换的过程。最后，展示了代码实现、F1结果和损失曲线，并指出在简单任务中，模型表现优秀并不意味着设计完美。

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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（八）-关键信息抽取：神经网络篇
Huoyo
04-12 306
绕了那么久，终于来到了关键信息抽取的神经网络篇，希望这漫长的等待不至于让我被打！ 另外需要说明的是，阅读本文前，建议先阅读关键信息抽取：规则篇 和 关键信息抽取：jieba篇 本文依旧以简单入手，从识别开灯和关灯位置信息抽取开始 在动手前，我们先来定义问题：需要从对话语句中抽取出开关的位置 这个位置可能是家里的任何一个位置，常见的如客厅、卧室、厨房、卫生间、书房等等 和人一样，要让神经网路能够识别这些家庭位置，就得先告诉它哪些属于家庭位置，就好像老师得先告诉我什么是数字，下次我再见到才会认识，不同的只.
基于RNN循环神经网络、LSTM、GRU和改进GRU空中目标意图识别实现(附源码+数据集+程序说明)
实力派，无需多言！
11-10 3254
目标战术意图由一系列动作实现，因此目标状态呈现时序动态变化特征。针对目标意图识别问题的特点，本文是对基于循环神经网络进行意图识别的实现。现有的用于复杂环境下对目标意图识别方法主要有模板匹配、证据推理、贝叶斯网络和神经网络等。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
智能家居助手（三）-意图识别：基于规则模式
Huoyo
02-23 780
文章目录引言问题梳理代码实现优缺点 引言 本章节会以一个简单的案例入手，进入自然语言理解的篇章 问题梳理 在进行意图识别之前，先要做问题类型的梳理，上一章节中提到，需要处理的是n个意图，例如： 我们需要找到每一种对话意图对应的语句规律，比如： 开灯 的说法可能是： 开灯 打开客厅的灯 开一下卧室的灯 … 查新闻的说法可能是： 新闻搜索 新闻模式 我想看看新闻 查询关于xx的新闻 … 从中我们可以找到一些规律，而这个规律可以使用正则表达式来表示 对话意图：开灯 模式：/.(打开|开一下
Intent-Recognition:11785的意图识别和NLU项目
04-10
意图识别 11785的意图识别和NLU项目
人工智能-基于循环神经网络的口语理解及其在智能家居可穿戴设备的应用.pdf
07-04
基于循环神经网络的口语理解可以解决智能家居语音控制中的多个问题，如语音识别、意图识别、槽位识别等。该模型可以同时考虑两个任务，即槽位识别和意图识别，从而提高智能家居语音控制的性能。 在智能家居领域，...
基于神经网络的文本意图（intent）识别
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新缸中之脑
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了解聊天机器人（chatbots）的工作原理很重要。 聊天机器人的一个基本机制是利用文本分类器进行意图识别 。 我们来看一下人工神经网络（ANN）的内部工作原理。 在这个教程中，我们将使用2层神经元（1个隐层）和词袋（bag of words）方法来组织我们的训练数据。 文本分类的方法有三种 ： 模式匹配 ， 传统算法和神经网络 。
神经网络模式识别方法,神经网络模式识别代码
ynca67269的博客
09-02 1595
我的理解是神经网络可以用于预测，模式识别，聚类，fittingtools是MATLAB自带工具箱模式识别与分类都是基于原始数据通过学习训练网络来预测新的数据源，通过预测结果来确定属于哪一类。真正的聚类分析是给定初始点迭代通过计算类间距离确定属于哪一类，谱系聚类和kmeans聚类。而神经网络倾向于有监督学习，已经给定样本数据及所属类别输出为（0,1），（1,0），根据样本数据进行训练学习，再对新的数据进行计算输出，通过输出判断类别。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创的确，这两个是相通的写作猫。模式识别（英语
意图识别
01-20
本质是分类任务，多用在搜索引擎和智能问答中。 解决方法 1、基于词典以及模板的规则方法 核心是领域词典的构建程度，词典足够好，覆盖范围广，匹配更准确。每一个领域都有自己的词典，如电影、书籍、歌曲；一个query分配给上述三个领域其中之一，最高的匹配度和重合度就是结果。 2、基于机器学习模型来对用户的意图进行判别 标注语料应用ML或者DL训练模型进行测试。 应用fasttext进行文本分类。 作者：关平安
alter-nlu：用于聊天机器人的自然语言理解库，具有意图识别和实体提取功能
02-05
AlterNLU-开源NLU引擎 AlterNLU是用于构建聊天机器人和AI助手的开源工具。 它为开发人员提供了在生产环境中构建助手或机器人的最小方法。 它将自然语言转换为结构化数据。 例如： 输入： {"text": "i want few covers for my mobile and pillows. and two bed sheet"} 输出： { "intent": "search_product", "confidence": "0.9999974", "entities": [ { "value": "bedsheet",
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10-04
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智能系统通过手机发送命令，达到无线控制家电的目的。同时通过GSM模块发送短信，可以达到火灾预警，防盗报警，室内求救，应急灯等日常危险应对措施。 参数信息: MCU:STM32 开发环境:MDK4.73 编程语言:C语言 演示视频 电路城语:此资料为卖家免费分享，不提供技术支持，请大家使用前验证资料的正确性！如涉及版权问题，请联系管理员删除！ 附件包含以下资料
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Github: https://github.com/yjfiejd/Text_Classification_NN/blob/master/text_classification_6.28.py # -*- coding:utf8 -*- # @TIME : 2018/6/28 下午10:34 # @Author : Allen # @File : text_classification_6.28...
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实验2 使用多层感知器神经网络进行目标识别 【实验目的】 多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)也叫人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，除了输入输出层，它中间可以有多个隐层。最简单的MLP需要有一层隐层，即输入层、隐层和输出层才能称为一个简单的神经网络。通俗而言，神经网络是仿生物神经网络而来的一种技术，通过连接多个特征值，经过线性和非线性的组合，最终完成目标识别。 通过本实验让学生掌握多层感知器神经网络的原理和实现算法，将其应用到目标
文本分类|基于xlnet和归纳网络的小样本文本分类模型（用于意图识别）实现及代码开源
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