大话知识图谱--意图识别和槽位填充

最新推荐文章于 2025-10-08 17:52:30 发布
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#自然语言处理

博客围绕知识图谱展开，重点提及意图识别和槽位填充，属于自然语言处理范畴，这些技术在自然语言处理中用于理解文本意图和提取关键信息。
Chatbot中的填槽(Slot Filling)
木东的博客
06-21 1万+
以下内容是学习了@我偏笑发布在公众号hanniman文章后，加上自己观点重新输出配图的文章原文链接：http://t.cn/RE0FkgD跳槽，吐槽，匹诺曹都听过，这个填槽，emmmm，黑人问号脸？？？写到这吐槽下，本来只是想写下填槽的过程，后来发现这东西不理解chatbot的对话系统的话，没法讲，看的人很容易一头雾水。还是先简单讲下对话系统，然后再细讲填槽。所以不知道填槽是啥往下没事，先往下看。...
意图识别及槽填充联合模型Attention-Based RNN Model
qq_20182781的博客
07-24 913
一.智能对话中的意图识别和槽填充联合建模，类似于知识图谱中的关系提取和实体识别。一种方法是利用两种模型分别建模；意图识别基本上是文本分类，而槽填充基本上是序列标注。2.槽填充是序列标注，双向隐状态加attention权重，再经过一个单元grucell，最后接一个fc层分类。这里注意一点是，槽的每一步的预测输出会输入到grucell中的前向传输时间步中。1.意图识别是利用encoder中的最后一个time step中的双向隐层，再加上平均池化或者利用attention加权平均，最后接一个fc层进行分类。
收藏必备：AI智能体NLU核心技术指南：意图识别与槽位抽取4套方案演进与实战
最新发布
m0_59162559的博客
10-08 1124
本文详细解析了AI智能体自然语言理解(NLU)中意图识别与槽位抽取的4套技术方案，从提示词工程驱动到RAG增强的多轮理解方案，涵盖不同业务场景的适用性与技术选型建议，为开发者提供从入门到高阶的完整技术路径参考。
意图识别和槽位填充
qq_15821487的博客
07-08 1507
以下项目以ERNIE为例，介绍如何将预训练模型多任务学习同时完成意图识别和槽位填充任务。 本例中的意图识别和槽位填充本质上是一个句子分类任务和一个序列标注任务。将两者的loss结合即可实现多任务学习。 ...
意图识别及槽填充联合模型Slot-Gated Modeling
qq_20182781的博客
07-24 1451
在《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》中的模型attention-based rNN model基础上，提出了slot-gate门。通过slot-gate来加强intent与slot任务的交互性。见文章《Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction》。
知识图谱与KBQA——意图识别
vivian_ll的博客
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-口语理解-意图检测和槽填充：A Co-interactive Transformer for joint Slot Filling and Intent Detection
weixin_51221144的博客
12-26 1944
论文题目：A Co-interactive Transformer for joint Slot Filling and Intent Detection 原论文地址 PyTorch代码 论文精简版-PPT 1.背景 意图检测和槽填充是构建口语理解（SLU）系统的两个主要任务。 以前的研究要么用多任务框架隐式地对两个任务进行建模{\color{Red}多任务框架隐式地对两个任务进行建模}多任务框架隐式地对两个任务进行建模，要么只考虑从意图到槽的单个信息流{\color{Red}只考虑从意图到槽的单个信息流
GGE2大话西游3-4族单机版非联网非物集，多种族多模式3-4族切换
06-22
GGE2大话西游2 单机版非联网非物集 多种族多模式3-4族切换+一键五开+支持热更+内置强大GM管理+单机版 新增部分个性召唤兽，可随意修改成长初值，可吃元气丹可变色。 新增召唤兽技能书，再也不用担心吃万兽要诀吃到...
（6-2）基于知识图谱的推荐：知识表示和语义关联
码农三叔
02-24 1548
在知识图谱中，知识表示和语义关联相互作用，共同构成了知识图谱的核心内容和功能。它们通过提供丰富的语义信息和关联关系，支持推荐、搜索、推理等任务，提高了知识的利用效率和智能化水平。
（6-3）基于知识图谱的推荐：知识图谱中的推荐算法
码农三叔
02-26 4264
在推荐系统中，知识图谱是一种有用的资源，可以帮助我们建立商品之间的关联关系，进而进行推荐。知识图谱是一个结构化的图形数据库，描述了实体之间的关系和属性。在知识图谱中，实体表示为节点，关系表示为边。
大话梦话专用-was资源转多图片逐帧解析-2023-v1.5
10-28
找了好多发现was转各种的都不太好用，所以通过c#自己开发了一个。测试：2w个was文件转png速率在10/s。was文件数量平均大小：2000kb。有需要的可以下载使用。感兴趣的可以加技术交流群：642525519
大话移动通信-第七章.pdf
06-29
### 大话移动通信-第七章知识点概览 #### 一、LTE与WiMAX的比较 **1.1 概述** 本章节首先对比了LTE（Long Term Evolution，长期演进）与WiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access，全球微波接入互...
知识图谱与KBQA——槽填充
vivian_ll的博客
04-01 6525
一、相关概念 开放域对话：不太严谨的定义可以理解为 ，在不确定用户意图前的各种瞎聊，你不知道用户会问什么样千奇百怪的问题，但是chatbot都能接住，然后和用户进行对话，这种就是开放域的对话。 填槽：填槽指的是为了让用户意图转化为用户明确的指令而补全信息的过程。 准入条件：从一个开放域转入到封闭域，或者从一个封闭域转入到另一个封闭域，中间的跳转是需要逻辑判断的，而这个逻辑判断就是准入条件。 封闭域...
AI原生多轮对话系统中的意图识别与槽位填充技术
Agentic AI人工智能与大数据正在引领一场新智能科技革命。
07-11 801
在智能客服、车载助手、智能家居等场景中，AI对话系统早已从“一问一答”的单轮交互进化为“有来有往”的多轮对话。而支撑这一进化的核心技术，正是意图识别（Understanding What）与槽位填充本文将以“餐厅点餐”为生活化案例，逐步拆解多轮对话中这两大技术的协作逻辑，结合技术原理、代码实现与真实场景，带你理解AI如何“听懂”上下文、“追着问”关键信息，并最终完成用户需求。无论你是NLP开发者还是对话系统爱好者，本文都将为你提供从概念到落地的完整认知框架。想象你走进一家餐厅，对服务员说：“我要订个位子。
MaxCompute+ Geabase 大话健康知识图谱取经之路
weixin_34343000的博客
08-24 355
小叽导语：正如Google的高级搜索副总裁Amit Singhal在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.” 大千世界，万物相联，借助知识图谱，实现了搜索领域的things, not strings。保险领域的知识图谱之路，何去何从呢？ 背景 随着互联...
知识图谱与基于知识图谱的问题回答（KBQA）中的槽填充
IiProlog的博客
09-18 178
基于知识图谱的问题回答（KBQA）是一项任务，旨在根据用户提出的自然语言问题，在知识图谱中找到相关的实体和关系，并提供准确的答案。槽填充是KBQA中的关键步骤之一，它涉及从问题中识别出与知识图谱中的实体和关系对应的槽位，并将其填充。在KBQA中，槽位识别是指确定问题中与知识图谱中的实体和关系对应的部分。它涉及识别问题中与知识图谱中的实体和关系对应的槽位，并将其填充。一旦识别出问题中的槽位，接下来的任务是在知识图谱中找到与之对应的实体和关系，然后将其填充到问题中。这可以通过查询知识图谱的方法来实现。
对话系统中自然语言理解NLU——意图识别与槽位填充
热门推荐
orangerfun的博客
06-11 2万+
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
多轮对话（一）：概述（意图识别+槽填充）
Bat_Reality的博客
01-14 1万+
本文主要介绍对话系统的组成：NLU、DST、DP、NLG。其中主要关注NLU，其包括两个任务：意图识别和槽填充。
的槽函数_意图识别和槽填充的联合模型5
weixin_39967938的博客
01-13 741
BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling全文链接https://arxiv.org/abs/1902.10909​arxiv.org代码https://github.com/sliderSun/pynlp/tree/master/nlu/BERT-for-Sequence-Labeling-and-Text-Classificati...
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