Извлечение сущностей с помощью новой функции таблицы поиска в Rasa NLU Извлечение сущностей - одна из важнейших задач любой системы NLU, целью которой является извлечение значимой информации из текста. Например, при создании бота погоды вам может быть предложено предложение "What's the weather going to be like in Berlin tomorrow" и хотел бы извлечь объекты { "location": "Berlin", "time": "tomorrow" } чтобы вы знали, какую информацию вернуть пользователю. Такие библиотеки,..

Язык неоднозначен для эффективного общения Известный когнитивный лингвист Т. Гивон однажды сказал, что «двусмысленность - не грех». Похоже, он был прав, что двусмысленность - гениальное (эволюционное) изобретение, на которое люди наткнулись для эффективного общения. Недавнее исследование [2], в котором используется понятие энтропии Клода Шеннона в теории коммуникации [1], убедительно доказывает, что неоднозначность в естественном языке является необходимым механизмом для обеспечения..

Помощники AI должны выполнять две задачи: понимать пользователя и давать правильные ответы. Rasa Stack решает эти задачи с помощью компонента понимания естественного языка Rasa NLU и компонента управления диалогами Rasa Core. Основываясь на нашей работе с сообществом Rasa и клиентами со всего мира, мы теперь делимся нашими лучшими практиками и рекомендациями по настройке Rasa NLU для вашего индивидуального контекстного помощника по ИИ. Чтобы дать вам возможность глубже понять каждый..

Понимание естественного языка (NLU) является неотъемлемой частью интеллектуальных диалоговых систем. Цель NLU — классифицировать намерения и извлекать смысл и сущности из слов (речи). Алгоритмы понимания естественного языка извлекают семантическую информацию из текста. Используя эту информацию, диалоговая система может решить, какое действие следует выполнить дальше. Первоначально опубликовано на dasha.ai/en-us/blog/intent-classification Этот пост был первоначально..

Человеческий язык подобен коду. Наш мозг принимает важные идеи и преобразует их в последовательности движений мышц, чтобы общаться с другими. Он также делает обратное, преобразовывая полученные звуки в их смысл. Это работает с другими способами, такими как письмо, прикосновение и язык визуальных жестов. Общение очень богатое и гибкое, позволяет иметь дело с реальными знаниями, а также с изысканно обобщенными деталями в рамках непосредственного разговора. Сегодня я исследую модель..

Не успели прочитать книгу для большой викторины? Почему бы не создать систему, которая ответит на ваши вопросы? Используя архитектуру, изображенную ниже, мы можем построить структуру, которая может принимать вопросы на естественном языке в качестве запроса и отвечать на вопросы, используя корпус документов в качестве базы знаний. Чтобы реализовать эту архитектуру, мы можем собрать воедино работу с открытым кодом из областей поиска информации и глубокого обучения. [Статья по теме: 20..