面向意图识别的数据增强方法研究
这是一篇关于意图识别,文本标注,数据增强,深度学习,知识图谱的论文, 主要内容为意图识别任务旨在确定一句话的意图,即通过分类模型将问题分类到事先定义的问答系统中各种可能的意图类别当中,可以被认定为分类任务,是自然语言理解中的关键技术。意图识别任务较早就被提出,但由于缺乏标注数据无法在现实场景中得以应用,尤其是特定领域的意图识别任务当中数据匮乏更为严重。而深度学习在文本分类等多个自然语言处理任务中获得了很好的表现,但是这种方法需要大量的标注数据。本文围绕意图识别的研究现状和当前问题,给出了使用数据增强方法的解决方案,使模型的意图识别准确率得以提升,并在只使用少部分数据集的情况下进行训练达到接近使用全部训练集进行训练的准确率表现。本文以游戏领域问答客服的意图识别任务为切入点,对文本数据进行标注后使用深度学习模型训练实现游戏领域的意图识别,再通过多种数据增强方法提升模型的准确率表现。本文的主要研究工作包括以下几点:(1)结合领域特征提出了一种基于问句实体信息的意图体系建立方法,可以实现对生语料进行自动化标注,降低了语料标注的成本。基于此方法获得了较为充足的数据集,并使用Text CNN、Fast Text和BERT、BERT＿WWM等多个深度学习模型进行训练,得到了初步的训练效果和准确率表现。并在只使用少部分训练数据集的情况下使用通用领域的数据增强方法达到了接近使用全部训练集数据进行训练的准确率表现。(2)对基于混合交叉的文本数据增强方式,基于短文本问句的特点,对问句中对句式影响较大的实体进行遮挡,使用去除实体后的句子的句向量进行交叉混合,从而通过对问句句式进行学习,获取各类问句的句法特征。再结合BERT模型各层编码器抽取信息的侧重,使用不同层的句子编码结果进行训练,该方法对句子的隐层向量进行混合,更加灵活,同样实现了模型性能的提升。(3)基于知识图谱使用了融合知识的数据增强方法,其主要特征为使用构造好的领域知识图谱,对问句中的实体使用图谱中的相邻实体进行替换,这样增强的新数据具有较高的质量,对模型效果的提升也最为明显。同时查找相邻实体的方法可以通过规则和图谱上的推理两种方法进行。
众包文本标注系统的设计与实现
这是一篇关于众包,文本标注,Spring Boot,文本分类,文本配对,类比排序的论文, 主要内容为海量可靠的数据是研究大数据和机器学习算法的重要保证。直接从互联网获取的数据质量参差不齐,存在大量的无效数据。在人工智能和大数据技术飞速发展的今天,如何快速地获取有效的数据进行信息的挖掘和训练显得尤为重要。目前提供标注功能的平台数据类型非常丰富,但针对专业的文本类型的标注仍有很大的发展空间,而文本类型仍是我们目前使用最为广泛的数据类型。众包平台具有参与人数多、目标用户明确等特点,因此可以开发一个基于众包的文本标注系统,由发布者定义需要进行标注的文本数据,由众包平台大量的目标用户进行标注,可以快速、准确地为发布者提供海量可靠的标注数据集,有效地节约了时间。通过该系统标注的相关文本数据,将为各类文本挖掘和文本分析提供重要的数据支撑。本文设计并实现了一个基于众包的文本标注系统,系统从功能模块可以划分为任务发布模块、任务执行模块和任务管理模块,涉及的文本标注类型包括信息抽取、文本分类、文本配对、文本关系、文本排序和类比排序。文本标注需求由发布者以任务的形式进行发布,由参与者使用点击选择标签、连线、拖拽排序等做任务的方式完成内容的标注。系统使用MVC设计模式,接口采用RESTful风格的架构设计,并结合Spring Boot框架和MyBatis对象关系映射框架,将系统分层、业务模块细分。系统覆盖的文本类型更加细致,文本专业性更强。系统前端基于Web开发,易于操作,接口响应时间短,运行效果良好。
众包文本标注系统的设计与实现
这是一篇关于众包,文本标注,Spring Boot,文本分类,文本配对,类比排序的论文, 主要内容为海量可靠的数据是研究大数据和机器学习算法的重要保证。直接从互联网获取的数据质量参差不齐,存在大量的无效数据。在人工智能和大数据技术飞速发展的今天,如何快速地获取有效的数据进行信息的挖掘和训练显得尤为重要。目前提供标注功能的平台数据类型非常丰富,但针对专业的文本类型的标注仍有很大的发展空间,而文本类型仍是我们目前使用最为广泛的数据类型。众包平台具有参与人数多、目标用户明确等特点,因此可以开发一个基于众包的文本标注系统,由发布者定义需要进行标注的文本数据,由众包平台大量的目标用户进行标注,可以快速、准确地为发布者提供海量可靠的标注数据集,有效地节约了时间。通过该系统标注的相关文本数据,将为各类文本挖掘和文本分析提供重要的数据支撑。本文设计并实现了一个基于众包的文本标注系统,系统从功能模块可以划分为任务发布模块、任务执行模块和任务管理模块,涉及的文本标注类型包括信息抽取、文本分类、文本配对、文本关系、文本排序和类比排序。文本标注需求由发布者以任务的形式进行发布,由参与者使用点击选择标签、连线、拖拽排序等做任务的方式完成内容的标注。系统使用MVC设计模式,接口采用RESTful风格的架构设计,并结合Spring Boot框架和MyBatis对象关系映射框架,将系统分层、业务模块细分。系统覆盖的文本类型更加细致,文本专业性更强。系统前端基于Web开发,易于操作,接口响应时间短,运行效果良好。
众包文本标注系统的设计与实现
这是一篇关于众包,文本标注,Spring Boot,文本分类,文本配对,类比排序的论文, 主要内容为海量可靠的数据是研究大数据和机器学习算法的重要保证。直接从互联网获取的数据质量参差不齐,存在大量的无效数据。在人工智能和大数据技术飞速发展的今天,如何快速地获取有效的数据进行信息的挖掘和训练显得尤为重要。目前提供标注功能的平台数据类型非常丰富,但针对专业的文本类型的标注仍有很大的发展空间,而文本类型仍是我们目前使用最为广泛的数据类型。众包平台具有参与人数多、目标用户明确等特点,因此可以开发一个基于众包的文本标注系统,由发布者定义需要进行标注的文本数据,由众包平台大量的目标用户进行标注,可以快速、准确地为发布者提供海量可靠的标注数据集,有效地节约了时间。通过该系统标注的相关文本数据,将为各类文本挖掘和文本分析提供重要的数据支撑。本文设计并实现了一个基于众包的文本标注系统,系统从功能模块可以划分为任务发布模块、任务执行模块和任务管理模块,涉及的文本标注类型包括信息抽取、文本分类、文本配对、文本关系、文本排序和类比排序。文本标注需求由发布者以任务的形式进行发布,由参与者使用点击选择标签、连线、拖拽排序等做任务的方式完成内容的标注。系统使用MVC设计模式,接口采用RESTful风格的架构设计,并结合Spring Boot框架和MyBatis对象关系映射框架,将系统分层、业务模块细分。系统覆盖的文本类型更加细致,文本专业性更强。系统前端基于Web开发,易于操作,接口响应时间短,运行效果良好。
众包文本标注系统的设计与实现
这是一篇关于众包,文本标注,Spring Boot,文本分类,文本配对,类比排序的论文, 主要内容为海量可靠的数据是研究大数据和机器学习算法的重要保证。直接从互联网获取的数据质量参差不齐,存在大量的无效数据。在人工智能和大数据技术飞速发展的今天,如何快速地获取有效的数据进行信息的挖掘和训练显得尤为重要。目前提供标注功能的平台数据类型非常丰富,但针对专业的文本类型的标注仍有很大的发展空间,而文本类型仍是我们目前使用最为广泛的数据类型。众包平台具有参与人数多、目标用户明确等特点,因此可以开发一个基于众包的文本标注系统,由发布者定义需要进行标注的文本数据,由众包平台大量的目标用户进行标注,可以快速、准确地为发布者提供海量可靠的标注数据集,有效地节约了时间。通过该系统标注的相关文本数据,将为各类文本挖掘和文本分析提供重要的数据支撑。本文设计并实现了一个基于众包的文本标注系统,系统从功能模块可以划分为任务发布模块、任务执行模块和任务管理模块,涉及的文本标注类型包括信息抽取、文本分类、文本配对、文本关系、文本排序和类比排序。文本标注需求由发布者以任务的形式进行发布,由参与者使用点击选择标签、连线、拖拽排序等做任务的方式完成内容的标注。系统使用MVC设计模式,接口采用RESTful风格的架构设计,并结合Spring Boot框架和MyBatis对象关系映射框架,将系统分层、业务模块细分。系统覆盖的文本类型更加细致,文本专业性更强。系统前端基于Web开发,易于操作,接口响应时间短,运行效果良好。
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