基于传统与深度学习方法的意图识别Python代码及数据集.zip
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：ZIP
简介：
本资料包包含了一系列用于实现和测试基于传统机器学习算法以及深度学习技术的意图识别系统的Python代码和相关训练数据。通过整合多种特征提取技术和模型架构，该资源旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，以探索和完善自然语言处理任务中的意图理解能力。
【资源介绍】
本项目提供了基于传统方法和深度学习方法的意图识别Python源码、数据集及项目说明。
快速开始
---
**数据集**
- ATIS：英文数据集，包含4978条训练样本和888条测试样本，共22个类别。
- SNIPS：英文数据集，包括13784条训练记录和700条测试记录，涉及7个类别。
**传统方法实现**
- SVM
```
python -u train.py -dd {日期}
```
- LR（逻辑回归）
```
python -u train.py -dd {日期}
```
- Stack-Propagation
```
python -u train.py -dd {日期}
```
**Bi-model with decoder**
```
python -u train.py
```
**深度学习方法实现**
- Bi-LSTM（双向长短时记忆网络）
```
python -u train.py
```
- JointBERT
```
python -u main.py --task {日期} --model_dir {模型目录}
```
- ERNIE
```
python -u train.py --task {日期} --model_dir {模型目录}
```
**测试**
在测试阶段，会输出训练时间等信息。
全部评论 (0)
