骇客深度学习：使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程（包括Jupyter笔记本）-（LSTM，超电流表调整，数据预处理，偏差方差折衷，异常检测，自动编码器，时间序列预测，对象检测，情感分析，使用BERT进行意图识别）
2022-02-16 13:13:33
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本质是分类任务，多用在搜索引擎和智能问答中。
解决方法
1、基于词典以及模板的规则方法
核心是领域词典的构建程度，词典足够好，覆盖范围广，匹配更准确。每一个领域都有自己的词典，如电影、书籍、歌曲；一个query分配给上述三个领域其中之一，最高的匹配度和重合度就是结果。
2、基于机器学习模型来对用户的意图进行判别
标注语料应用ML或者DL训练模型进行测试。
应用fasttext进行文本分类。
作者：关平安
2021-11-30 15:20:52
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在搜索引擎中的意图识别，主要是为了解决通用搜索的通用展现形式和用户意图的冲突，对于用户的一些意图，比如购物、地图等需求在通用网页搜索的展示情况下，满足的并不好。但不可能要求用户记住几十种需求和相应的垂直网站，所以可以在通用网站中判断用户的查询意图，并帮助用户解析查询词，然后到多家垂直网站中搜索，再整合结果并重新排序后嵌入到通用搜索中。本演讲将剖析意图搜索中涉及的技术和难点，以及未来的趋势。
2021-09-20 11:02:00
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行业分类-作业装置- 一种基于多传感器的物体递交意图识别系统及方法.zip
2021-08-16 13:05:58
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中文自然语言的实体抽取和意图识别（Natural Language Understanding），可选Bi-LSTM CRF 或者 IDCNN CRF
2021-08-02 17:14:25
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