意圖識別是對話語或文件的意圖進行分類的任務(wù)。例如，對于查詢：北京明天早上的天氣如何？我們想把意圖歸類為天氣；在瀏覽商品時，我們會問“這衣服身高 170 穿多大碼的”、“快遞發(fā)到北京需要多久”等等語句都體現(xiàn)著您的購買意圖，通過對輸入語句進行意圖識別可以優(yōu)化和完善我們的智能對話智能問答系統(tǒng)。

典型的文本分類模型，例如 NeMo 中的聯(lián)合意圖（Joint Intent）和槽分類（Slot classification）模型，是在成百上千個標記文檔數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的。在本次網(wǎng)絡(luò)研討會中，我們展示了一種不同的“零樣本（Zero-Shot）”方法，該方法不需要目標意圖的標注數(shù)據(jù)。零樣本方法使用在自然語言推理（NLI）任務(wù)上訓(xùn)練的模型。在訓(xùn)練期間，模型會呈現(xiàn)由“前提”和“假設(shè)”組成的成對句子，并且將它們之間的關(guān)系進行歸類。

NVIDIA NeMo 是一個用于構(gòu)建先進的對話式 AI 模型的開源工具庫，它內(nèi)置集成了自動語音識別（ASR）、自然語言處理（NLP）和語音合成（TTS）的模型及方法。NeMo 可以快速加載先進的預(yù)訓(xùn)練模型 “開箱即用”，使用模型的配置文件 “化繁為簡”，進而快速完成包括 NLP 意圖識別在內(nèi)的各類對話式 AI 子任務(wù)。

本次網(wǎng)絡(luò)研討會主要面向有 NLP 和語音 AI 開發(fā)需求的開發(fā)者。

零樣本學(xué)習(xí)在意圖識別中的應(yīng)用

NVIDIA NeMo 代碼解析

12 月 15 日，星期四，20:00 – 21:30

主要內(nèi)容

• 意圖識別任務(wù)簡介

• “零樣本” 學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)集簡介

• 零樣本意圖模型的訓(xùn)練和評估

• 在 NeMo 中使用零樣本意圖模型進行推理

會議嘉賓

李奕澎|NVIDIA 企業(yè)開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理

擁有多年數(shù)據(jù)分析建模、人工智能自然語言處理開發(fā)經(jīng)驗。在自動語音識別、自然語言處理、語音合成等對話式 AI 技術(shù)領(lǐng)域有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗與見解。曾開發(fā)法律、金融、保險文檔中基于實體抽取的智能問答系統(tǒng)，曾開發(fā)基于 NLP 知識抽取，KG 知識圖譜的建立的科研文檔智能檢索系統(tǒng)。

參與方式

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