本文摘要：界说好了技术就知道了这个技术醒目什么利便后面的测试同学测试也知道未来要迭代的偏向。一般如果没有数据支撑的话建议先做最基础的就可以界限越小越好。 界说好了技术就知道了这个技术醒目什么利便后面的测试同学测试也知道未来要迭代的偏向。 一般如果没有数据支撑的话建议先做最基础的就可以界限越小越好。 本文由 @我叫人人 原创公布于人人都是产物司理。

界说好了技术就知道了这个技术醒目什么利便后面的测试同学测试也知道未来要迭代的偏向。一般如果没有数据支撑的话建议先做最基础的就可以界限越小越好。

界说好了技术就知道了这个技术醒目什么利便后面的测试同学测试也知道未来要迭代的偏向。

一般如果没有数据支撑的话建议先做最基础的就可以界限越小越好。

本文由 @我叫人人 原创公布于人人都是产物司理。未经许可克制转载

本质上就是盘算机判断了一次然后人工判断了一次默认以人工判断的为真实标签盘算机判断的为预测标签如下表：

如果是冷启动的话建议团队内部或者有专门的数据部门举行人肉泛化就是每小我私家自己写几条切合意图的触发query。

2.1 界说技术

顾名思义就是判断用户详细要做什么的意思领域可以是一个大规模的事情而意图是领域中的一个小分类。

1.1.1 领域

3. 数据的准备

1.1.2 意图

最后就是匹配我们写的正则表达式这里就不外多赘述感兴趣的同学可以搜搜看。

前面说到的都是产物设计的时候要思量到的问题如果你把技术已经设计的差不多的时候就可以准备这个意图的训练和测试数据因为我们最终语音技术的开发是基于数据的数据笼罩的越全面技术的效果越好。

1.1.3 槽位

这个看起来很容易其实执行起来会很纠结因为自然语言自己就有一定的歧异性。

这是NLU最底层的能力一般都是用的开源的算法大家能力相差不大基本可以保证准确率在90%以上。

技术的反馈是用户直接能够感受到的其重要心怎么强调都不为过这块可以参考语音交互的设计规则。

这里就会用到一些基础能力当一句query传过来首先会使用中文分词对这句话举行分词。

好比：“明天该穿秋裤吗？”也属于该意图和“明天天气”一起处置惩罚

一种是简朴的只有一个意图好比意图也是“weather”；另有一种是精致化的处置惩罚有若干饿意图好比“北京空气质量？”算是“get_haze”“今天会下雨吗？”算是“get_rain”等就是每个纷歧样的问法对应差别的意图。

反馈这块一方面依赖于产物底层的设计；另一方面依赖于产物形态根据有无屏幕可以简朴的分为两种产物形态：有屏幕和没有屏幕。这两方面联合才气设计出一小我私家性化的体验。

槽位识别实际上是一种序列标志的任务有基于传统机械学习的DBN、SVM也有基于深度学习的LSTM、Bi-RNN等。用算法做的优点就是泛化能力强有一定的学习能力；缺点就是成本高适合庞大技术后期迭代的偏向。

端到端验证是模拟用户正常使用需要把技术放在整个语音链路上面来视察语音技术在实际情况中的体现。

所以就需要算法把一句话切分成有意义的词这就是中文分词也叫切词主要为了NLU后面处置惩罚做准备。

相识锤子手机的人可能知道上面有一个叫做“大爆炸”的功效就是基于该算法的。

中文分词：为什么叫中文分词呢？因为英文是以词为单元的词和词之间是依靠空格和标点离隔的而中文是以字为单元的一句话的所有字是连在一起的。

2.1.1.2 模糊的意图也一起处置惩罚都归为该技术

6. 总结

基于现有的交互数据标注可以轻轻松松准备30该意图的数据建议越多越好100条以上为最佳。数据泉源就。

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