25、自然语言对话系统与智能助手应用解析

自然语言对话系统与智能助手应用解析

1. 多功能虚拟代理 CLARA 介绍

在当今的网络和移动应用领域,对话代理的应用越来越广泛。它们能帮助用户快速获取企业或产品信息,还能通过提供新产品通知、推荐建议以及处理用户反馈等方式吸引用户。像苹果的 Siri、谷歌的 Google Now 和微软的 Cortana 等都是知名的对话代理系统,能处理多种任务和领域的信息查询。

然而,专门为会议设计,同时又能提供会议举办地当地信息的对话代理却较为少见。CLARA 就是这样一个多功能对话代理,它结合了会议信息系统和当地旅游指南两种不同领域的自然语言搜索能力。

2. 数据情况

CLARA 应用在 2014 年 9 月于新加坡举办的第 15 届国际语音通信协会会议(Interspeech)上。该会议有来自 46 个不同国家的 1200 多名参会者,包含 93 个不同的会议环节。

会议信息从官方会议记录中提取,只使用了论文标题、摘要和会议环节信息,未采用论文全文,这样做是为了更贴合人们通常的搜索需求,比如按主题、国籍、作者或热门技术等进行搜索。

考虑到会议首次在新加坡举办,还为参会者提供了旅游信息。这部分信息整合了之前部署的旅游对话代理和餐厅推荐系统的功能,能让参会者获取观光、交通、购物中心、餐饮等方面的信息。

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会议 论文标题数量 633 <
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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