自然语言理解NLU

Rasa：开源的机器学习框架

分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors
Indra_ran·2025-02-17 10:23

深度剖析DeepSeek本地部署：技术、实践与优化策略

OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力，在全球范围内掀起了AI应用的热潮；Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
Abossss·2025-02-17 05:11

使用Python进行自然语言理解和意图识别毕业设计源码

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着人工智能的发展，自然语言处理成为了人工智能领域的一个重要分支。在自然语言处理中，理解用户的意图是非常关键的一步。随着Python语言的广泛应用，Python成为了许多自然语言处理任务的
sj52abcd·2025-02-16 02:51

基于Ernie-Bot打造语音对话功能

ERNIE-Bot是一种先进的语言理解模型，可以处理复杂的语言任务，包括语音到文本的转换和自然语言理解。视频演示:shequ.mov涉及
·2025-02-11 16:25

【DeepSeek】DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析

一、引言与背景在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如DeepSeek以其卓越的自然语言理解和生成能力，推动了众多应用场景的发展。
后端研发Marion·2025-02-08 14:24

ChatGPT入门- GPT 4.0 新手使用手册（结合案例讲解）

ChatGPT4.0的功能特点1.自然语言理解与生成：ChatGPT4.0能够理解复杂的自然语言指令，并生成与人类相似的文本。无论是撰写文案、回答问题，还是创作故事，它都能表现得游刃有余。
玩AI的小胡子·2025-02-08 09:42

GPT-4.0 新手使用教程（保姆级入门）

一、GPT-4.0简介GPT-4.0是OpenAI推出的最新版本的生成式预训练模型，较之前的版本，它在自然语言理解和生成方面有了显著提升。
玩AI的小胡子·2025-02-08 09:42

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM

UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap作者：ShiruiPan摘要LLMs，例如chatGPT和GPT4，由于其涌现能力和泛化性，对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击
笨cc·2025-02-06 22:23

基于Ernie-Bot打造语音对话功能

ERNIE-Bot是一种先进的语言理解模型，可以处理复杂的语言任务，包括语音到文本的转换和自然语言理解。视频演示:涉及技术：langchainMemory、ChainErnie-bot百度智能云语音识
·2025-02-05 13:25

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。
不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

AI学习指南Ollama篇-Ollama简介

二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛，以下是一些常见的例子：聊天机器人：通过自然语言理解与生成，为用户提供智能对话服务。内容创作：帮
俞兆鹏·2025-01-26 10:20

Rasa框架的优点和缺点

3.高度可定制化可以根据需求修改NLU管道、策略和模型。支持自定义动作（CustomActions
不会编程的程序猿ᅟ·2025-01-25 08:29

Rasa的工作流程

Rasa的工作流程分为两个主要部分：NLU（自然语言理解）和Core（对话管理）。
不会编程的程序猿ᅟ·2025-01-25 08:29

Encoder（编码器）和Decoder（解码器）有什么区别

编码器特别适合于自然语言理解（NLU）任务。解码器：解码器的主要功能是基于某种内部表示或前一个状态的输出来生成新的输出。解码器特别适合于自然语言生成（NLG）任务。
YiHanXii·2025-01-24 15:49

使用iFlyTek SparkLLM进行实时聊天应用开发

它的核心在于通过自然语言理解和生成，实现人机之间的自然交流。通过使用
dagGAIYD·2025-01-23 04:53

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

然而，语言模型的一个主要局限在于：它们主要针对自然语言理解和生成进行了优化，在解决现实世界的计算机任务时，难以应对多步推理、规划以及环境反馈的利用。
feifeikon·2025-01-22 17:23

通用数字人系统--引领智能交互新时代

general_digital_human_system核心特点高性能实现视频帧率稳定30FPS+，支持1080P高清输出音视频延迟控制在200ms以内对话响应时间5秒以内支持横向扩展，满足高并发需求智能交互基于GPT的自然语言理解实时知识库检索与问答表情与语音情感同步多语言及方言支持快速上手
·2025-01-21 17:08

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。
fc&&fl·2025-01-20 14:56

LLMs，即大型语言模型

LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
maopig·2025-01-18 17:52

AI Agent：当年年都是爆发元年时

尽管许多公司推出了所谓的“Agent产品”，但这些产品往往只具备基本的自然语言理解能力，远未达到真正的Agent水平。从海外市场来看，科技巨头们无疑是这场角逐中的主力军。
·2025-01-16 18:11

LLM 进展和前进道路

这项工作的起源可以追溯到1950年代，当时自然语言理解和处理的研究开始了。本文旨在概述过去70年语言模型的历史和演变。
晨曦_子画·2024-09-15 09:44

论文-A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding

AStack-PropagationFrameworkwithToken-LevelIntentDetectionforSpokenLanguageUnderstanding》，作者LiboQin(HarbinInstituteofTechnology,China)，经典的NLU
魏鹏飞·2024-09-14 16:55

大模型的学习 LLaMa和ChatGLM，minichatgpt4

NLU（自然语言理解）任务效果很好，单卡GPU可以部署，速度快，V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,
贝猫说python·2024-03-27 07:55

如何构建企业专属GPT

大语言模型（LLM）具有令人印象深刻的自然语言理解和生成能力，2022年11月底OpenAI发布了ChatGPT，一跃成为人工智能AI领域的现象级应用。
鲸品堂·2024-02-20 14:40

AI交互数字人究竟适合什么领域使用？

AI交互数字人可以像真人一样拥有流畅的对话能力、连贯的肢体动作，并且在大模型的加持下，通过整合语音交互、自然语言理解、图像识别等AI交互数字人技术，数字人可以轻松为用户提供“面对面”的语音对话交互服务。
广州虚拟动力-动捕&虚拟主播·2024-02-20 03:42

闲聊自然语言处理NLP

其实自然语言理解很难为什么说让机器真正的理解自然语言很难呢？人类语言从出现至今经过上万年的演变，规则极其错综复杂，就连人类自己在学习一门外语的时候还经常发语法错误更不用说机器了。
热血沸腾·2024-02-15 04:25

LLM大模型常见问题解答（2）

基本原理自然语言理解：模型通过对大量文本数据的预训练，学习到语言的统计规律，从而能够在不同的语言任务上表现出自然语言理解的能力。
lichunericli·2024-02-13 21:38

ChatGPT 4：新特性与优势

二、新特性一：更高的自然语言理解能力ChatGPT4在自然语言理解方面有了显著的提升。这意味着它能够更好地理解用户的输入，并根
Draven21·2024-02-12 03:13

探索ChatGPT4：新一代人工智能语言模型的突破

ChatGPT4，作为最新一代的语言处理模型，代表了人工智能在自然语言理解和生成方面的最新突破。本文将深入介绍ChatGPT4的新特性，探讨其在各个领域的潜在应用。
Draven21·2024-02-12 03:41

阿里云智能语音交互：API连接，助力用户运营

这种基于先进的语音识别、语音合成以及自然语言理解技术的服务，为用户提供了一种全新的人机交互体验。更重要的是，企业可以通过无代码开发轻松连接和集成这些服务，极大地提升了企业运营的效率。
·2024-02-11 21:53

DALLE3.0结合ChatGPT生成专属prompt（健身版）

倚仗先进的Transformer架构所赋予的强大自然语言理解能力，DALL-E3能够深度领会用户的设计意图，并以令人惊叹的准确
yueqingll·2024-02-11 14:45

DALLE3.0结合ChatGPT生成prompt（表情四拼版）

倚仗先进的Transformer架构所赋予的强大自然语言理解能力，DALL-E3能够深度领会用户的设计意图，并以令人惊叹的准确
yueqingll·2024-02-11 14:44

DALLE3.0结合ChatGPT生成专属prompt（甜美版）

倚仗先进的Transformer架构所赋予的强大自然语言理解能力，DALL-E3能够深度领会用户的设计意图，并以令人惊叹的准确度将其细腻地转化为视觉艺术作品。2.创作体
yueqingll·2024-02-11 14:14

DALLE3.0结合ChatGPT生成专属prompt（杂志版）

倚仗先进的Transformer架构所赋予的强大自然语言理解能力，DALL-E3能够深度领会用户的设计意图，并以令人惊叹的准确
yueqingll·2024-02-11 14:14

DALLE3.0结合ChatGPT生成专属prompt（汽车版）

倚仗先进的Transformer架构所赋予的强大自然语言理解能力，DALL-E3能够深度领会用户的设计意图，并以令人惊叹的准确
yueqingll·2024-02-11 14:14

大模型学习笔记二：prompt工程

1）注重格式：2）prompt经典构成3）简单prompt的python询问代码4）python实现订阅手机流量套餐的NLU5）优化一：加入垂直领域推荐6）优化二：改变语气、口吻等风格。
谢白羽·2024-02-10 09:20

Deep learning笔记

更令人惊讶的是，深度学习在自然语言理解(NLP)的各项任务中产生了非常可喜的成果，特别是主题分类、情感分析、自动问答和语言翻译。
提着木剑走天下·2024-02-10 05:55

探索ChatGPT-4：智能会话的未来已来

深入了解ChatGPT-4：前沿AI的强大功能ChatGPT-4是最先进的语言模型之一，由OpenAI开发，它在自然语言理解和生成方面的能力已经达到了新的高度。
Draven21·2024-02-09 06:41

OpenAI GPT 和 GPT2 模型详解

因此，GPT更擅长处理自然语言生成任务(NLG)，而BERT更擅长处理自然语言理解任务(NLU)。
NLP与人工智能·2024-02-08 19:50

对话机器人（二）——RASA概述与安装

NLU：确定意图，捕获关键上下文信息。CORE：提供多轮对话管理机制，自动学习上下文与当前意图的关联性。2.RASA系统架构RASA开源体系结构NLU：意图分类、实体提取、响应检索。
就要辣谢谢。·2024-02-08 11:17

RASA3.X(二)--常见命令详解

├──__init__.py├──actions.py├──config.yml├──credentials.yml├──data│├──nlu.md│└──stories.md├──domain.yml
hanscalZheng·2024-02-05 18:57

Rasa课程系列之：业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现

对一个智能业务对话系统而言，语言理解NLU及Policies是其系统内核的两大基石。
StarSpaceNLP667·2024-02-05 18:27

人工智能未来发展的10大趋势

技术概况1.2发展趋势2.可解释AI2.1技术概况2.2发展趋势3.边缘AI3.1技术概况3.2发展趋势4.AI伦理与政策4.1技术概况4.2发展趋势5.AI与增强现实的融合5.1技术概况5.2发展趋势6.自然语言理解的进步
AI论道·2024-02-05 17:01

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 论文阅读

【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻：自然语言理解包括一系列不同的任务，如文本蕴含、问题回答、语义相
老熊软糖·2024-02-05 15:48

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）

NLP包括文本预处理、自然语言理解、文本分类、情感分析、机器翻译、自然语言生成等各种技术。这些技术都是为了使计算机更好地处理自然语言并实现自然的人机交互。1.3.1NLP的应用NLP技术可以应用于以
Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 11:43

ChatGPT等大模型AI能干什么？

ChatGPT等大型模型AI，拥有广泛的应用能力，可以执行以下任务：1、自然语言理解（NLU）：能够理解和解释自然语言文本，包括回答问题、理解语境、识别实体等。
金木讲编程·2024-02-03 16:42

深度学习有何新进展

随着计算能力的提升和大数据的积累，深度学习技术在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个方面取得了显著进展。
小狗蛋ing·2024-02-03 09:06

二、人工智能之提示工程(Prompt Engineering)

关注到了提示工程(PromptEngineering)的重要性，它包括明确的角色定义、自然语言理解（NLU）、对话状态跟踪（DST）、自然语言生成（NLG）等方面。
挑大梁·2024-02-01 22:40

初识大模型

1大模型定义：“大模型”全称为大型语言模型（LLM）,，狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型等
一刀道人·2024-02-01 18:14

Tensorflow实战深度学习笔记一

人类直观能力----人工智能（自然语言理解、图像识别、语音识别等）。经验----机器学习。训练----特征相关度。
独立开发者Lau·2024-01-31 20:13
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