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人工智能项目实践：使用PyTorch进行中文意图识别与槽位填充的强化学习.zip

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简介：
本资源为一个利用PyTorch框架开展的人工智能项目实践教程，专注于采用强化学习技术实现中文自然语言处理中的意图识别和槽位填充任务。通过系统学习，参与者能够掌握基于深度学习的对话系统构建方法。 基于PyTorch的中文意图识别和槽位填充项目实践 本项目的强化学习应用主要集中在分类与序列标注（命名实体识别）的同时训练上。我们使用了Hugging Face平台上的chinese-bert-wwm-ext预训练模型。 依赖库： - pytorch==1.6+ - transformers==4.5.0 运行方法： 执行`python main.py`命令以启动程序。 可以在config.py文件中调整相关参数，用于控制训练、验证、测试以及预测过程。

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  • 人工智能项目实践：使用PyTorch进行中文意图识别与槽位填充的强化学习.zip
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    本资源为一个利用PyTorch框架开展的人工智能项目实践教程，专注于采用强化学习技术实现中文自然语言处理中的意图识别和槽位填充任务。通过系统学习，参与者能够掌握基于深度学习的对话系统构建方法。 基于PyTorch的中文意图识别和槽位填充项目实践 本项目的强化学习应用主要集中在分类与序列标注（命名实体识别）的同时训练上。我们使用了Hugging Face平台上的chinese-bert-wwm-ext预训练模型。 依赖库： - pytorch==1.6+ - transformers==4.5.0 运行方法： 执行`python main.py`命令以启动程序。 可以在config.py文件中调整相关参数，用于控制训练、验证、测试以及预测过程。
     
  • 人工智能项目实践：基于Pytorch和BERT的意图识别与槽位填充.zip
    优质
    本项目旨在利用PyTorch框架及BERT模型进行自然语言处理任务，具体实现对用户对话文本中的意图识别与信息抽取（即槽位填充），以提升人机交互系统的理解和响应能力。 本段落介绍了使用Pytorch和BERT进行意图识别与槽位填充的项目实践。基本思路是同时训练分类任务和序列标注（命名实体识别）。使用的预训练模型为Hugging Face上的chinese-bert-wwm-ext。 依赖库： - pytorch==1.6+ - transformers==4.5.0 运行指令：`python main.py` 可以在config.py文件中修改相关参数，包括但不限于训练、验证、测试和预测的配置。
     
  • 联合模型在智能对话中用于意图识别与槽位填充.zip
    优质
    本研究探讨了联合模型在智能对话系统中的应用，重点分析其如何有效进行用户意图识别及信息槽位填充，以提升对话系统的准确性和流畅性。 资源包含设计报告（Word格式）及项目源码与数据，用于意图识别与槽填充联合模型的训练。通过调整超参数并延长训练时间可以提高模型精度。详细信息参见相关文档。
     
  • 中文语音识别在人工智能项目中的实践
    优质
    本项目专注于探索与应用中文语音识别技术于多种人工智能场景，旨在提升人机交互的自然度和效率，推动AI领域的发展。 中文语音识别 1. 环境配置： - Python：3.5 - Tensorflow : 1.5.0 2. 训练数据下载： 使用清华大学提供的中文语料库（thchs30）。 3. 训练配置： 在conf目录下的conf.ini文件中设置各项参数。 执行以下命令开始训练和测试： - 运行 `python train.py` 开始训练 - 运行 `python test.py` 测试 也可以在PyCharm中打开项目进行操作。
     
  • 人工智能项目实践：利用Pytorch和torchtext构建知识图谱的深度学习框架
    优质
    本项目致力于使用Python深度学习库PyTorch与自然语言处理库torchtext，开发一个高效的深度学习架构，以构建复杂且具有高度语义连接的知识图谱。该研究深入探讨了人工智能领域的实践应用，为知识表示和推理提供了创新性的解决方案。 基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架主要设计有以下五大功能：知识表示学习（Knowledge Representation Learning）、实体识别与链接（Entity Recognition and Linking）、实体关系抽取（Entity Relation Extraction）、事件检测与抽取（Event Detection and Extraction）以及知识存储与查询（Knowledge Storage and Query）。此外，该框架还支持知识推理（Knowledge Reasoning），根据《知识图谱发展报告2018》的相关介绍。
     
  • 语音识别项目实践——利用Python的人工智能应用
    优质
    本项目聚焦于使用Python进行语音识别技术的实际操作与研究，旨在开发一个人工智能应用程序，助力用户实现高效的语音转文本功能。通过该项目，参与者不仅能深入了解语音识别的基本原理和技术细节，还能掌握如何运用Python的强大库和工具来构建实用的AI应用。 基于Python的中文语音识别系统包含声学模型和语言模型两部分，这两部分都是基于神经网络构建的。 在声学模型方面（acoustic_model文件夹下），该项目实现了GRU-CTC结构的中文语音识别声音模型，并且所有相关代码都集中在gru_ctc_am.py中。此外，在该目录下还增加了基于科大讯飞DFCNN框架实现的CNN-CTC结构，用于改进网络性能并增强对特定数据集的支持（如在cnn_ctc_am.py文件里）。进一步地，通过使用时频图作为输入，并结合部分卷积层改为Inception模块的方式进行了模型优化。此外还新增了一个基于pluse版数据集的模型版本，在训练过程中推荐直接采用此版本进行训练。 对于语言模型方面（language_model文件夹下），项目中引入了一种新的结构，即CBHG结构用于构建神经网络驱动的语言模型，该技术最初应用于谷歌语音合成系统，并在此基础上进行了相应的移植和调整以适应当前项目的具体需求。 为了支持这些改进的声学与语言模型，数据集方面也得到了扩充和完善。现在包括了stc、primewords、Aishell以及thchs30四个不同来源的数据集合，它们被统一整理为相同格式并存储在acoustic_model\data目录下以方便调用和使用。