我们能够解决的一些常见的基础任务2020年9月3日一、NLP介绍NLP=NLU+NLGNLU(NaturalLanguageUnderstanding):语音/文本→意思NLG(NaturalLanguageGeneration

夏乙编译自GoogleResearchBlog量子位出品|公众号QbitAI大多数自然语言理解（NLU）系统分析语言的过程是一条由分析步骤组成的流水线：先标注词性，再进行句法依存分析，然后为输入文本计算出语义表示

这个是版本问题：下载的时候需要注意：pipinstallrasa-nlu==0.14.4pipinstallrasa-core==0.13.2重新装过之后便不会再有问题了。，美滋滋

RASA中文聊天机器人项目笔记配置过程项目结构解析NLU模型Policies选择KerasPolicyEmbeddingPolicy重新命名为TEDPolicyMappingPolicyMemoizationPolicyFormPolicyAugmentedMemoizationPolicyFallbackPolicyTwo-StageFallbackPolicy

NLI，也就是文本蕴涵，是自然语言理解(NLU)中的一项重要的基准任务，该任务是为了判断两句

1.基本介绍对话系统中的口语理解技术一般称为NLU（naturallanguageunderstanding)，或SLU（spokenlanguageunderstanding）。

微软表示，整体学习是改善自然语言处理模型最有效的方法之一，目前已被广泛地应用在NLU任务中，不过，

支持模型transformers目前提供以下NLU/NLG体系结构：BER

因此，对话中的核心技术就是自然语言理解（NLU），在交互过程中，理解用户的购物上面是用户多轮对话购物的

最后，我们将介绍美团平台在NLU和语音识别两个领域中，设

自然语言处理主要步骤包括：1.分词（只针对中文，英文等西方字母语言已经用空格做好分词了）：将文章按词组分开2.词法分析：对于英文，有词头、词根、词尾的拆分，名词、动词、形容词、副词、介词的定性，多种词意的选择。比如DIAMOND，有菱形、棒球场、钻石3个含义，要根据应用选择正确的意思。3.语法分析：通过语法树或其他算法，分析主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等句子元素。4.语义分析：通过选择词的正

1，概述关于任务型对话的简介看任务型对话（一）——NLU（意识识别和槽值填充）。首先我们来看下对话状态和DST的定义。

1、简单概述1.1NLP概念NLP(NaturalLanguageProcessing)，自然语言处理，又称NLU(NaturalLanguageUnderstanding)自然语言理解，是语言信息处理的分支

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专注于文本分类、关键词抽取、文本摘要、FAQ问答系统、对话系统语义理解NLU、知识图谱等。结合工业界具体案例和学术界最新研究成果实现NLP技术场景落地。

文章目录1.rasa的基本框架1.1rasanlu1.2rasacore1.3rasaX2.如何构建一个rasa2.1nlu.md2.2stories

本文主要同大家分享NLP-智能客服系统解决方案，同大家学习交流作者：走在前方博客：https://wenjie.blog.csdn.net/专注于文本分类、关键词抽取、文本摘要、FAQ问答系统、对话系统语义理解NLU

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试题解题思路代码实现试题在基于自然语言的人机交互系统中，通常会定义一些语义模板来训练NLU(自然语言理解)模型，比如下面的模板可以支持用户通过语音控制机器播放音乐：放几首@{singer}的歌播放一首@

nlu(

往期文章链接目录文章目录往期文章链接目录NLP=NLU+NLGClassicalapplicationsinNLPTextpreprocessingTokenizationLowercasingStop-wordremovalNormalizationTF-IDFFormulaWaystocomputesimilaritiesbetweensentencesNoisyChannelmodel

NLU意图识别的流程说明基于智能问答的业务流程，所谓的NLU意图识别就是针对已知的训练语料(如语料格式为\((x,y)\)格式的元组列表，其中\(x\)为训练语料，\(y\)为期望输出类别或者称为意图)

通常来说，NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

遂整理了NLU实在是太难了系列语句，大家一笑无妨。

通常来说，NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

背景机构：微软亚洲研究院NLP组与SDRG（微软雷德蒙德语音对话研究组）作者：XiaodongLiu、PengchengHe发布地方：arxiv面向任务：自然语言理解任务(NLU)的学习表示论文地址：https

MaskedSequencetoSequencePre-trainingforLanguageGeneration机构：微软亚洲研究院作者：KaitaoSong、XuTan发布地方：ICML2019面向任务：自然语言理解任务(NLU

article/details/80759428基本概念：1、槽可以理解为实体已明确定义的属性，例如打车中的，出发地点槽，目的地槽，出发时间槽中的属性分别是“出发地点”、“目的地”和“出发时间”2、语义槽是指NLU

https://arxiv.org/abs/1904.09482论文代码：https://github.com/namisan/mt-dnn0.摘要尽管集成学习能够提升模型性能，且目前已被广泛地应用在NLU

Abstract1Introduction2Tasks3TheProposedMT-DNNModel3.1TheTrainingProcedure4ExperimentsSNLISciTailAbstract在本文中，我们提出了一个多任务深度神经网络(MT-DNN)，用于跨多个自然语言理解(NLU

自然语言是人类的智慧，自然语言处理（NLP）是AI中最为困难的问题之一，而自然语言理解（NLU）也变成了一个主要的问题，充满了魅力和挑战。

GPT-2代码解读[1]：Overview和EmbeddingAbstract随着Transformer结构给NLU和NLG任务带来的巨大进步，GPT-2也成为当前（2020）年顶尖生成模型的泛型，研究其代码对于理解

文章作者：刘知远清华大学副教授自然语言理解本质是结构预测要搞清楚自然语言理解难在哪儿，先看自然语言理解任务的本质是什么。作为人工智能关注的三大信息类型（语音、视觉、语言）之一，自然语言文本是典型的无结构数据，由语言符号（如汉字）序列构成。要实现对自然语言的表意的理解，需要建立对该无结构文本背后的语义结构的预测。因此，自然语言理解的众多任务，包括并不限于中文分词、词性标注、命名实体识别、共指消解、句

经过前期的调研最终决定使用rasa_nlu和rasa_core这套框架。由于rasa版本更新频繁，使用中踩了不少坑，而且自定义了一些component，都在此记录下。

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文章目录介绍自定义实体抽取位置、日期、人名、组织日期、金额、时长、距离和序号正则表达式将自定义特征传给CRFEntityExtractor介绍目前1.6.1版本支持的extractors如下：ComponentRequiresModelNotesCRFEntityExtractorsklearn-crfsuiteconditionalrandomfield适合训练自定义实体的训练SpacyEnti

TensorFlow2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU

这次介绍的关系抽取属于自然语言理解（NLU）的范畴，也是构建和扩展知识图

自然语言处理（NLP）可以看作自然语言生成（NLG）+自然语言理解（NLU）。NLG是：意思（meanning）→文本/语音，NLU是：文本/语音→意思。

文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。

一个完整的智能语音系统主要由如下几个核心部分组成：麦克风阵列唤醒识别语音识别（ASR）自然语言处理（NLP/NLU）内容召回下面我们逐个介绍各个组成部分麦克风阵列麦克风用来将模拟的声音信号转换为数字信号

提供底层I/O、ASR、TTS、NLU和对话展现等相关能力，降低BOT开发成本。与之配套，有这样几个基础模块：BotFrameworkprotal：创建、管

在网上搜索的过程中发现有博客说有大佬做出了rasanlu的中文版，于是赶紧跟着大佬的readme一步步做，果不其然的出了很多问题这里贴一下大佬的项目：https://github.com/crownpku/Rasa_NLU_Chi

文章目录JSON转Markdown执行命令运行代码Markdown转JSON执行命令运行代码转中文参考文献有执行命令和运行代码两种方法JSON转Markdown{"rasa_nlu_data":{"common_examples

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微软研究院在2月底发布的UniLM2.0（UnifiedLanguageModel\统一语言模型）文章，相比于19年上半年发布的UniLM1.0，更加有效地整合了自然语言理解（NLU）与自然语言生成（NLG

关于UNILM1.0在之前的文章中已经有介绍了，见站在BERT肩膀上的NLP新秀们（PARTII），这种做到NLU和NLG简洁统一的框架真的是非常赞！

说明自然语言理解（NLU，或者说自然语言处理NLP，两者有区别但这里姑且不区分）是个很大的题目，本文所述内容并非如何实现，而只调是用百度的自然语言理解（语义理解接口），演示一下如何实现一个最简单的ROS

---------本文介绍基于Attention-BasedRNN和Encoder-decoder模型的意图识别（intentdetection）与槽填充（slotfilling），常应用在对话系统的NLU

capKey说明：nlu.cloud云端语义理解别功能使用nlu.cloud功能时，需要勾选对应的领域，以下示例按照百科领域进行测试。