石头木

摘要： 在《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》中的模型attention-based rNN model基础上，提出了slot-gate门。 通过slot-g 阅读全文

摘要： 一.智能对话中的意图识别和槽填充联合建模，类似于知识图谱中的关系提取和实体识别。一种方法是利用两种模型分别建模；另一种是将两种模型整合到一起做联合建模型。意图识别基本上是文本分类，而槽填充基本上是序列标注。本方法是基于文章《Attention-Based Recurrent Neural Netwo 阅读全文

摘要： 功能主要包括学科知识图谱以及题目知识点追踪、关系查询、问答及知识点预测等。 前端页面参考：https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph，在此表示非常感谢。 此项目也参考了作者之前的电影图谱：https://github.com/j 阅读全文

摘要： 一.利用transformer-encoder进行文本分类，用于在问答中的意图识别。 二.结构图 三.程序(完整程序:https://github.com/jiangnanboy/intent_classification/tree/master/transformer_encoder） impor 阅读全文

摘要： 一.利用textrcnn进行文本分类，用于在问答中的意图识别。 二.结构图 三.程序(完整程序:https://github.com/jiangnanboy/movie_knowledge_graph_app/tree/master/intent_classification/pytorch/tex 阅读全文

摘要： 一.利用textrnn进行文本分类，用于在问答中的意图识别。 二.结构图 三.程序(完整程序:https://github.com/jiangnanboy/movie_knowledge_graph_app/tree/master/intent_classification/pytorch/text 阅读全文

摘要： 一.利用textcnn进行文本分类，用于在问答中的意图识别。 二.结构图 三.程序(完整程序:https://github.com/jiangnanboy/movie_knowledge_graph_app/tree/master/intent_classification/pytorch/text 阅读全文

摘要： 功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。 项目中用到的数据来自网上公开数据集 前端页面参考：https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph，在此表示非常感谢。 完整项目见：https://github.com/ji 阅读全文

摘要： 一.目的 利用pytorch实现前馈网络意图分类，实现一个简单的chatbot。 二.数据 数据为英文数据，如下： {'intents': [{'tag': 'greeting', 'patterns': ['Hi there', 'How are you', 'Is anyone there?', 阅读全文

摘要： 一.来源 此项目来源《Data Algorithms Recipes for Scaling Up with Hadoop and Spark》第11章，本程序利用spark3.0以及java8进行改写， 改写的有: 1.利用spark3.0与java8 2.直接利用spark生成最终的状态转移矩阵 阅读全文