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来了解下人工智能行业常用名词?

时间:2020-02-14 10:21:57 出处:uu快3充值_uu快3回血_新平台

先简单举几买车人工智能在生活中含在应用的例子

意图(Intent):另另一个人希望达到的目的,這個解释为我想要做哪此,他的动机是哪此

如:

· 我对天猫精灵音箱说“声音太小了”,另另另还还有一个的意图是哪此?意图是“将音量调大”。

· “看下明天上海飞北京的航班信息。” 直接意图:查航班信息,潜在意图:“买机票”?

Photo by Dominik Scythe on Unsplash

使用哪此工具来让机器知道,這個信息是要提取的信息?

架构设计 内容如下:(内容基于工作及自身理解,如有概念理解错误,欢迎斧正~)

像现在有的超市寄存物件,开箱时采用的人脸识别;像我家有购置的智能音响,另还还有老会 还能跟它聊上几句;像接听到的银行电话(是的,对方這個是机器人噢);像在淘宝上咨询的客服小蜜;像你手机里的虚拟助手….等等哪此需要人工智能在生活中的应用。

原文发布时间:2019-11-28

本文作者:空明

本文来自空明里,了解相关信息都不能关注“空明里”

怎么给你的表达万千,多种表达方式都代表的同另另还还有一个意思。有时用户说了句话,是语料库中何必 中含,于是机器人這個就答非所问了。

上方是在有次分享中提到的,這個人不這個型的对话,在机器人平台中,会需要借助不同的功能模块来实现

这样 计算机这样 关系的,假如对這個充满好奇,另另还还有一个个的难题补救掉,在你身前的迷雾总要散去的。

在这家公司完后 ,我做过语音交互类的产品交互设计。当时在定义人与设备进行语音交互时,会是怎么的另另还还有一个交互场景。从说唤醒词到发出指令,从收到反馈到继续对话。唤醒后等待时间的时间、结束了的规则等等哪此。

以上,

知识图谱(Knowledge Graph):這個都不能理解为可视化关联信息。

比如:查询另另还还有一个明星的身高、年龄,他的学校、他的女友,他的相关作品,哪此基于這個人而构建的信息库,都都不能通过知识图谱在做架构设计 。這個在构建时不能做到可视化的了解。

与机器人进行对话,首先就需要让机器人懂一群人 说励志的话 ,这其中,就需要来关注到自然语言补救,通过自然语言补救技术,不能实现一群人 与机器之间“无障碍”对话。

我完后 有一度陷入另另另还还有一个的困惑中,但确实这两者还是有所区别的。比如,另另还还有一个实体是数字,這個在励志的话 中,数字将代表不同的含义。

如:

人:有这样 10元的鲜花? 机器人:玫瑰花10元一支 。这句话中,实体number“10”,但這個10在励志的话 中表达的是价格,然后我有架构设计 到的槽位信息是价格:“10元”

讲到标注想到完后 在一群人 圈很火的你画我猜,谷歌推出的這個小游戏席卷一群人 圈。一群人 用了个这样 聪明的做法,确实一群人 参与其中的做法然后我 在做数据标注,這個还是主动提供数据的那种。

而现在,我大偏离 时间是在设计工具,怎么让使用者能快速的创建出另另还还有一个智能机器人。怎么让机器人的创建者方便快捷的上加机器人的相关数据和创建出出对话场景。

在一群人 与机器人对话时,一般会涉及到还还有一个不這個型的对话,开放域的聊天、任务驱动的对话、问答(FAQ)和推荐。

自然语言补救(NLP):是人类与机器沟通的中介,需要靠它来理解、补救和运用自然语言

“上海”這個词会被建立在另另还还有一个城市实体词库中,这是“上海”能被识别到是“城市”的由于。

还都不能另另另还还有一个理解,当一群人 去银行营业厅办理卡的完后 ,会填写一张表,表每个要填写的选项,然后我 另另还还有一个个的槽位。槽位然后我 为你服务的人员要从你那架构设计 的关键信息。

槽位(Slot):都不能理解为系统要向用户架构设计 的关键信息

如:

· 买张明天从上海到北京的机票

上方这句话中,获取到意图(买机票);提取关键信息 时间(明天)、地点(出发地:上海;到达地:北京)、

哪此关键的信息然后我 槽位,当系统获知到哪此信息后,就能去执行下一步动作。

然后我有在进行哪此工具的设计完后 ,這個名词概念,会需要设计师来了解一下,能让一群人 更好的理解人工智能的這個原理以及不能让设计师具象化到实际的设计中,甚至能基于此技术/原理来进行相关的创新或研究。



从图中可进一步看出,NLU和NLG是NLP的子集,而NLP是人与机器沟通中很糙要的趋于稳定。

自然语言理解(NLU):指的是机器的语言理解能力,将人类语言转化为机器可理解的内容

解析器的类型也比较多,如通用解析器、词典解析器、正则解析器、组合解析器等等,这里就不再扩展开讲具体解析器,确实过于繁杂了。

這個:

数据标注:将对话日志中的有价值数据做标注(标记/匹配/关联這個)。

Ai训练师们就都不能将哪此数据信息标注到对应的难题中去,另另另还还有一个当用户再用同样方式表述时,机器人就能如预期回答了。

涉及到语音就会另还还有老会 听到ASR和TTS...

实体(Entity):用户在励志的话 中提到的具体信息

· 实体这词放进去去生活中,一群人 很容易理解,然后我 实确实在的物体,像桌子、电脑、熊猫等等哪此需要实体。

這個在人机对话中,机器理解人的励志的话 内容,会识别出励志的话 中的实体信息(如:地点、人名、歌曲名等),這個进行标记。

一群人 公司产品中,任务引擎模块然后我 做這個任务对话的创建,比如,要订机票的场景。用户在這個订机票的场景中,会涉及到的对话内容、流程的设计。

另另另还还有一个说這個还是不太能理解,另另另还还有一个们都不能先了解下,在一句表达中,需要进行槽位信息架构设计 ,但机器怎么知道“买张明天从上海到北京的机票”中,“上海”是城市,這個“上海”是出发地呢?

我试着将上方提到的NLP和ASR、TTS组合起来,关系都不能如下图所示

命名实体识别(NER):用来识别具有特定意义的实体。主要会包括像机构、地名、组织等。

自然语言生成(NLG):指的是机器通过一系列的分析补救后,把计算机数据转化生成为自然语言内容,给你类可理解

任务对话(Task Dialogue ):有上下文联系,就像一群人 要去订票、订餐這個的一段任务型的对话。

这也反映了,数据对于机器人的重要性,通过不断的进行数据维护和补充数据,机器人就会这样 理解人的表达这样 智能了。就跟一群人 学习一样,不断学习才不能理解這個的含义,甚至当认知能力提升了,看待难题的深度图不能不一样。

当一群人 说励志的话 的完后 ,机器知道一群人 表达的是哪此吗?

這個创建机器人的流程也是一样通过知识的导入/创建-训练-测试-优化-上线-优化,以此循环,不断强化机器人,让它这样 智能。

要让机器人知道,它脑子里有货了!

解析器(Parser):抽取/解析用户励志的话 中的关键信息

· 上另另还还有一个讲到实体,这里讲到的解析器则是这样 个工具,用来抽取哪此信息。比如会這個通用的解析器如时间解析器、城市解析器、歌手解析器等等。

下面尝试用较易理解的方式来解释哪此名词:

训练(Train):這個概念都不能另另另还还有一个理解,比如你创建了个机器人,這個它哪此都还不懂,于是你塞了堆知识给他,这时,它就需要买车人训练学习了。训练好了,就能回答你塞的那堆知识里的难题了。

语音识别(ASR):将语音内容转为文字

如微信上方,当别人发的语音信息不方便外放收听时,都不能转为文字查看

那槽位和实体是需要讲的是一回事?然后我 不同的说法?

语音合成(TTS):将文字内容转为语音

如现在然后我有的阅读软件,支持播放,有的然后我 利用TTS,直接将文本内容转为语音播放出来。

推荐网站:

https://easyai.tech 人工智能学习库

其次,通过将解析槽位加入语料中,加以训练让机器学习相关表述行态,来获知该句式中,架构设计 到的第另另还还有一个城市是出发地,于是把第另另还还有一个城市填到对应的槽位中。

相关学习资料来源:

https://blog.csdn.net/IT_xiao_bai/article/details/81160 513 浅谈自然语言补救和自然语言理解

《自然语言补救实践》

这几只例子是在生活中比较普遍能接触到的,实际人工智能应用的领域还在不断的扩大,一群人 甚至都无法想象到,未来的生活会是怎么的情況和场景。

基于我买车人在工作中接触到的,架构设计 了人工智能行业中设计师需要理解的這個名词、内容。

一方面供买车人学习思考,买车人面也希望能帮助到准备投入到人工智能行业的设计师。完后 听有的一群人 讲到,确实买车人这样 计算机背景,很糙害怕进入到另另另还还有一个个领域来。

讲到这就忍不住想用這個学习的例子,来简单讲下一般机器人的创建流程。像一群人 在学校,会经历上课学习新知识-复习温习-考试-架构设计 错题集,以此循环进行。

更为深入的名词,像分词、神经网络、深度图学习等等哪此,都不能搜索Easyai 這個网站去了解。 还有然后我有词我不太能转为买车人可理解的方式来表述。我也在继续学习中,欢迎一并探讨~

是需要发现,解析器和NER在做差不多的事情?我是另另另还还有一个理解的,解析器励志的话 是另另还还有一个更大的趋于稳定,其中包括了NER。解析器下会有不這個型和不同功能的工具来实现关键信息的识别/抽取。

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