NLU

预训练语言模型

1.1Encoder-onlyPLMEncoder-only架构是Transformer的重要分支，专注于自然语言理解（NLU）任务，核心代表是BERT及其优化模型（RoBERTa、ALBERT）。

lynnzon·2025-06-25 11:10

WebRTC 语音激活检测(VAD)算法

通常搭建机器人聊天系统主要包括以下三个方面:语音转文字(ASR/STT)语义内容(NLU/NLP)文字转语音(TTS)

u013250861·2025-06-25 07:13

对比分析：Rasa、Dialogflow等主流意图识别框架

对比分析：Rasa、Dialogflow等主流意图识别框架——从“翻译官”到“定制师”的对话系统实战指南关键词：意图识别、对话系统、Rasa、Dialogflow、自然语言理解（NLU）摘要：在智能客服

AI原生应用开发·2025-06-10 05:56

唤醒芯片公司调研

/projects/esp-sr/en/latest/esp32/speech_command_recognition/README.html做唤醒芯片公司，叫乐鑫信息科技公司，主要做aiot唤醒词，nlu

ai-ai360·2025-05-29 04:12

为什么大模型都是decoder-only架构？

为代表的encoder-only架构，ChatGLM为代表的encoder-decoder，以及GPT为代表的decoder-onlyencoder-only采用的是maskedtoken预训练，一般用于nlu

AGI大模型老王·2025-05-13 07:32

第15篇：基于Milvus实现自然语言理解的实战案例

自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在让计算机理解和解释人类语言。NLU广泛应用于搜索引擎、智能客服、推荐系统等领域。

Gemini技术窝·2025-04-26 07:36

Rasa 的工作流程

2.自然语言理解（NLU）当用户输入信息时，Rasa首先通过自然语言理解（NLU）模块对用户的输入进行分析。NLU的主要任务包括：

YiHanXii·2025-04-16 20:08

Rasa中config.yml文件信息详细解释

在Rasa中，config.yml是非常关键的配置文件之一，它的作用是定义你的对话机器人使用哪些模型组件来完成：意图识别（NLU）实体抽取（NER）对话管理（Core）作用简述部分功能recipe指定使用哪种

YiHanXii·2025-04-16 20:37

Rasa总体目录架构介绍

├──actions/│└──actions.py#自定义action的地方（Python脚本，和数据库/接口交互等）├──data/│├──nlu.yml#训练RasaNLU的数据（意图识别+实体抽取

YiHanXii·2025-04-15 06:31

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被

u013250861·2025-03-21 04:08

DeepSeek智能政务大脑：城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践

系统需具备：自然语言理解能力（NLU）异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统，

Coderabo·2025-03-20 07:42

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

然而，传统的语音交互系统往往采用“语音识别（ASR）-自然语言理解（NLU）-对话管理（DM）-自然语言生成（NLG）-语音合成（TTS）”的级联式架构，这种架构存在着诸多弊端，如：错误累积：每个模块的错误都会传递到下一个模块

kakaZhui·2025-03-08 02:53

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略，可以使用建议的配置功能，这将推荐合理的默认设置。

StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现

1.2核心流程图用户输入需求感知模块情感分析NLU意图识别NER实体识别参数提取规划模块AutoGPT生成步骤规则引擎匹配反馈集成工具模块订单查询API工单API知识

power-辰南·2025-03-07 06:08

【智能客服】智能客服的核心技术-对话系统

目录一、基本概念二、对话系统的应用场景三、对话系统的常见构建方式四、一般架构AutomaticSpeechRecognition(ASR)NaturalLanguageUnderstanding(NLU

姚瑞南·2025-03-06 12:50

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智

山海青风·2025-03-01 16:33

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成

量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习

讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页：C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU

熔光·2025-02-18 18:08

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

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

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

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

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

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

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

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

【GitHub项目推荐--一个语音机器人项目】【转载】

上图是悟空机器人的功能模块图，悟空机器人包含众多模块，比如智能家居、闲聊、运程控制、技能、NLU、离线唤醒等等。闲聊模块：悟空机器人接入了图灵机器人

旅之灵夫·2024-01-23 07:30

深度学习引领信息检索革新：从传统方法到神经网络信息检索的探索

目录前言1信息检索背景概述1.1信息检索基本任务1.2信息检索是NLU典型应用2信息检索任务定义2.1检索阶段2.2排序阶段2.3关键技术和算法3评价指标3.1MRR（平均倒数排名）3.2MAP（平均精度均值

cooldream2009·2024-01-21 12:10

论文-Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM(Joint Seq)

Multi-DomainJointSemanticFrameParsingusingBi-directionalRNN-LSTM》简称SeqJoint，作者DilekHakkani-Tür（Microsoft），经典的NLU

魏鹏飞·2024-01-17 18:06

LAMA & AutoPrompt

2019.9Github:GitHub-facebookresearch/LAMA:LAnguageModelAnalysis任务：NLU（实事抽取）prompt:cloze+HandCraftPrompt

AI-智能·2024-01-17 11:59

NLP技术在找房的搜索推荐中的应用

公众号：系统之神与我同在NLP技术在搜索推荐中的应用本文包括介绍（业务简介）NLU（找房中自然语言的理解）应用（NLU在搜索推荐中的应用）介绍找房的业务和场景图解（多元化的居住服务）用户购房流程找房场景

Necther·2024-01-13 23:13

Rasa NLU-About

RasaNLU：Chatbots和AI助手的语言理解RasaNLU是一个开源自然语言处理工具，用于聊天机器人中的意图分类，响应检索和实体提取。例如，如下面这个句子："IamlookingforaMexicanrestaurantinthecenteroftown"并返回结构化数据{"intent":"search_restaurant","entities":{"cuisine":"Mexican

魏鹏飞·2024-01-12 23:21

GPT Understands, Too

1.介绍传统fine-tune（使用训练数据来微调模型参数），GPT在自然语言理解任务上未能取得很好的效果，关于NLU任务的一种新方法P-tuning，采用可训练的连续的promptembeddings

Tsukinousag·2024-01-12 06:23

论文解读：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can BeComparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

然而，在NLU的背景下，先前的工作表明，对于正常大小的预训练模型，即时调优并不能很好地执行。还发现，现有的提示调优方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏通用性。

智慧医疗探索者·2024-01-07 10:35

NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码

CBOW模型（5）Word2vec的Skip-gram模型（6）GloVe模型（7）相关编程实现本文介绍one-hot编码目录一、前言二、举例三、缺点一、前言自然语言处理的目标在于希望计算机能够理解(NLU

ZhuNian的学习乐园·2024-01-05 22:53

对比开源大语言模型的自然语言生成SQL能力

该任务是NLP中的一个专门子领域，与更广泛的自然语言理解(NLU)领域以及自然语言与数据库之间的接口(NLIDB)密切相关。

数大招疯·2024-01-03 11:28

大模型训练数据集汇总

大模型训练数据集汇总LLM数据集总结GLUE简介任务数据集大小SQuAD简介任务数据集大小下载地址XSUM简介下载地址LLM数据集总结GLUE简介当前大多数以上词级别的NLU模型都是针对特定任务设计的，

江小皮不皮·2023-12-14 12:01

P-Tuning v2论文概述

P-Tuningv2论文概述P-Tuningv2论文概述前言微调的限制性P-Tuning的缺陷P-Tuningv2摘要论文十问NLU任务优化点实验数据集预训练模型实验结果消融实验结论P-Tuningv2

江小皮不皮·2023-12-04 00:40

GLM论文精读-自回归填空的通用语言模型

GLM主要思想概述，利用自回归填空的思想，基于transformer的编码器实现了同时在NLU和有无条件生成任务上较好的表现。

旺仔的算法coding笔记·2023-12-01 22:04

LERT-融入语言学特征的BER

pdf模型链接：https://github.com/ymcui/LERTTL;DR本文在训练PLM模型时，融入了POS、NER、DEP等基础语言学弱监督特征数据，与MLM任务共同完成多任务学习，在中文NLU

机器很不爱学习·2023-11-21 09:57

rasa使用教程

它提供了一系列用于处理对话流程的工具和算法，包括自然语言理解（NLU）、对话管理、对话策略等。

FL1623863129·2023-11-21 02:29

在Win10上搭建Rasa_NLU_Chi中文语义识别

1.安装VisualStudio2015VS2015并不是非装不可，也不一定要这个版本。不过，在Python开发中还是比较重要的，有很多Python库在安装时f都会出现文件或者是命令，又或者是库找不到等等，这样那样的问题。比如：Twisted、Scrapy、MITIE等等。安装VS2015可以减少很多问题。下载地址VS2015专业版下载链接http://download.microsoft.com

宅男9号·2023-11-20 22:47

基础课9——自然语言理解

自然语言理解技术（NLU）是指计算机针对自然语言文本进行的理解，是人工智能领域中的一项重要技术。

AI 智能服务·2023-11-20 12:05

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