标题 "基于BERT+Tensorflow+Horovod的NLU（意图识别+槽位填充）分布式GPU训练模块.zip" 提供了关键信息，说明这个压缩包包含了一个使用BERT模型，通过TensorFlow框架，并利用Horovod进行分布式GPU训练的自然语言理解（NLU）系统。NLU是AI领域中的一个重要组成部分，它涉及到意图识别和槽位填充，这两部分是对话系统中的基础任务。 1. **BERT**: BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，由Google在2018年推出。它通过Transformer架构在大量未标注文本上进行自我监督学习，学习到丰富的上下文依赖表示。在NLU任务中，BERT可以提供强大的语义理解能力，提升模型的性能。 2. **TensorFlow**: TensorFlow是Google开源的一个深度学习框架，它允许开发人员构建和部署复杂的机器学习模型。在这个项目中，TensorFlow被用来实现BERT模型的训练流程，包括模型定义、数据处理、优化器配置、损失函数计算等。 3. **Horovod**: Horovod是一个用于分布式训练的开源库，它简化了在多GPU或多节点上并行训练的复杂性。通过Horovod，开发者可以将训练任务分解到多个GPU上，以加速模型的收敛速度。在大型深度学习模型如BERT的训练中，Horovod可以显著提高效率。 4. **意图识别**: 意图识别是NLU的一部分，其目标是理解用户输入的意图或目标，例如在智能助手场景中，识别用户是要查询天气、预订餐厅还是播放音乐。在BERT模型中，这通常通过分类任务来实现，模型会为每个可能的意图分配概率。 5. **槽位填充**: 槽位填充是识别并提取用户输入中的特定信息，如时间、地点、人名等。这些信息称为槽位，填充槽位能帮助系统更好地理解用户的需求。在BERT模型中，这通常采用序列标注方法，为每个输入词分配一个标签，表示它是否属于某个特定槽位。 6. **分布式GPU训练**: 分布式GPU训练是利用多块GPU共同处理大规模计算任务的方法。在本项目中，通过Horovod，BERT模型的训练可以在多台机器的多个GPU上并行进行，每个GPU处理一部分计算，然后同步梯度以更新模型参数，这样可以大大缩短训练时间。 7. **代码结构**："JointBERT_nlu_tf-master"可能代表代码库的主目录，暗示代码实现了BERT模型的联合训练，即将意图识别和槽位填充作为联合任务，这样可能会使模型更好地理解两者之间的关联，从而提升整体NLU性能。 综合以上，这个压缩包中的代码应该是一个完整的端到端解决方案，涵盖了从数据预处理、模型搭建、分布式训练到模型评估的全过程，适用于开发和研究NLU系统，特别是需要高效处理大规模数据的场景。对于想要深入理解和应用BERT、TensorFlow以及分布式训练的开发者来说，这是一个宝贵的资源。

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

介绍 支持rasa json数据格式的bert finetune 准备 在训练finetune模型前需要先下载bert pre-train model，这里用的是中文的，可去官网下载chinese_L-12_H-768_A-12 。 json文件称为rasa_dataset_training.json ，dev的json文件称为rasa_dataset_testing.json ，当然你可以在run_classifier.py代码里面做相应的修改。 版本 bert-serving-client == 1.6.0 bert-serving-server == 1.6.0 命令 sh run.sh

清晰表达 与智能代理建立对话界面的平台 Articulate是用于与智能代理建立对话界面的平台。 它主要建立在Rasa NLU之上，后者内部使用Duckling，spaCy和tensorFlow。 它实现了一个自定义的对话管理解决方案，该解决方案能够进行复杂的深层对话，但侧重于使用的简单性。 如果您准备开始使用，请直接跳至 团队 智能平台集团 SPG是一个由全栈开发人员，机器学习工程师和UX设计人员组成的团队，致力于大规模解决企业数据问题。 我们热爱开源，并且很高兴能够在我们的旅途中构建开源项目。 Samtec，Inc. Samtec是我们的母公司。 SPG团队的几乎所有成员都是从Samtec内部的工程师，开发人员或业务用户开始的。 意识到Samtec以及其他同等规模的企业可能面临的问题，创建了SPG来解决其中的一些需求。 我们对Samtec作为一家公司和一家人的热爱驱使我们开发能够改善Samtec客户体验和服务的产品。 执照 版权所有2018 Samtec。 根据Apache许可版本2.0（“许可”）许可； 除非遵守许可，否则不得使用此文件。 您可以在以下位置获得许可的副本：

聊天室 Rasa NLU的数据生成器 • • •• Chatette是一个Python程序，为给定模板文件的生成训练数据集。 如果您想为自然语言理解任务制作示例数据的大型数据集，而又不费吹灰之力，那么Chatette是适合您的项目。 具体来说， Chatelet实现了一种特定于域的语言（ DSL ），该语言允许您定义模板以生成大量的句子，然后将其保存为Rasa NLU的输入格式。 使用的DSL几乎是Rodrigo Pimentel创建的优秀项目的超集。 （注意：DSL实际上是Rasa NLU的Chatito v2.1.x的超集，而不是所有可能的适配器。 ） 交互式模式也可用： 安装 要运行Chatette ，您将需要安装 。 Chatette可与Python 2.7和3.x（> = 3.4）一起使用。 Chatette在上可用，因此可以使用pip安装： pip install chatette 或者，您可以克隆并安装要求： pip install -r requirements/common.txt 然后，您可以通过在目录Chatette/chatette/执行以下

融合多源知识的DNN语义解析模型 融合多策略的NLU模型 基于千亿用户点击数据的DNN语义匹配模型等 对话管理

TJU_NLU:数据标注平台

total_word_feature_extractor_zh.dat数据集：部署中文nlu----基于rasa_nlu

Rasa nlu 构建中文系统-附件资源

意图识别 11785的意图识别和NLU项目