1樓：網感至察
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網感至察：網感至察發布「認知雲」新產品——提供一站式知識圖譜服務
網感至察：網感認知雲：從公開資訊中挖掘潛在關係
2樓：百鬼長離
最近在做任務型對話系統，涉及到了意圖模型。
基本就是字典加模板加GBRT和乙個簡單的RNN模型混合用。
如果按照分類問題來做，單個意圖還好說，多個意圖就比較麻煩，因為事先模型並不知道該分為多少個意圖。
如果按回歸問題來做，給每個意圖打乙個分，然後做排序，根據打分的形態來選擇識別哪些意圖。
但是，資料很難弄。
而且很難做開放領域的意圖識別，不同領域的資料訓練出來的模型，差別很大。
其實意圖識別可以和slot filling一起做，MultiTask, 不過依舊是封閉領域內的。
字典+規則模板是王道
3樓：
題主是要說意圖識別（Intention Recognition）？意識識別嚇哭了。。。
意圖識別一直是乙個很有用但是不太火的領域。研究的不算很多，我覺得原因可能是資料不太好弄。意圖識別在對話系統裡非常實用，我覺得我們公司處理使用者輸入的模組就可以/試圖做這個。
拿到使用者輸入之後，首先進行乙個分類，對應所謂的「意圖」然後才能繼續生成對話。
較高準確度？也許只有在電視裡可以。你覺得大部分人說話的時候真的有明確的意圖麼，他們真的知道自己在說什麼麼。。。
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思念是病 語音識別目前大體都到了乙個大體能用的水準，而且距離真正的好用很有可能只是臨門一腳了。但是這個臨門一腳或許有天就突然突破了，但是有的說法也認為要需要很長時間。在深度學習還多各種演算法不斷更新的時代，技術的迭代超速發展，可能幾年前的主流技術，現如今已經脫節了。也正是因為如此，很有可能今天講的最...
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