意图识别.zip

基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明及注释 程序为使用循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于LSTM循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelLSTM()用于实现最基本的循环神经网络模型，只是神经元类型为基础的LSTM。

基于GRU循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序为使用GRU循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于改进GRU(添加注意力机制)循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelAttentionAfterGRU()用于实现在GRU层之后添加Attention层的模型。 modelAttentionBiLSTM()用于实现在双向GRU层之后添加Attention层的模型。 全局变量INPUT_DIM表示输入特征的维度；TIME_STEPS = 500 表示输入到神经网络层序列的长度。 主函数中给出了一个示例：读取数据，划分训练集和测试集，多次训练神经网络模型进行交叉验证，计算加权错误率Weighted Error Rate和训练模型所用时间， 最后将

阿里关于意图识别、机器阅读、迁移学习等深度学习的实践以及应用，主要介绍了自然语言语义理解的方面的深度学习算法的在实际业务种的应用

意图分类和插槽填充是自然语言理解的两个基本任务。他们经常受到小规模的人工标签训练数据的影响，导致泛化能力差，尤其是对于低频单词。最近，一种新的语言表示模型BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，有助于在大型未标记的语料库上进行预训练深层的双向表示，并在经过简单的微调之后为各种自然语言处理任务创建了最新的模型。但是，并没有太多的工作探索Bert 在自然语言理解中的使用。在这项工作中，我们提出了一种基于BERT的联合意图分类和插槽填充模型。实验结果表明，与基于注意力的递归神经网络模型和插槽门控模型相比，我们提出的模型在多个公共基准数据集上的意图分类准确性，狭缝填充F1和句子级语义框架准确性均取得了显着提高。 文件是对原文的翻译与理解。

骇客深度学习：使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程（包括Jupyter笔记本）-（LSTM，超电流表调整，数据预处理，偏差方差折衷，异常检测，自动编码器，时间序列预测，对象检测，情感分析，使用BERT进行意图识别）

亚马逊搜索意图识别，Query Understanding in Amzaon Search

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