【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,对话系统的应用越来越广泛。任务型对话系统作为对话系统的一个重要分支,可以完成许多基本任务,为企业节省人力成本。自然语言理解（NLU）是任务型对话系统必不可少的核心模块,包括意图识别和槽位填充两个关键子任务,通常基于神经网络模型实现。鉴于任务型对话系统广泛的应用价值以及自然语言理解在任务型对话系统中的不可或缺性,提出了一个自然语言理解模型训练系统,以提高自然语言理解模型的开发
【基金项目】
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语音助手小爱同学NLU开发项目；
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随着人工智能技术的发展,对话系统的应用越来越广泛。任务型对话系统作为对话系统的一个重要分支,可以完成许多基本任务,为企业节省人力成本。自然语言理解（NLU）是任务型对话系统必不可少的核心模块,包括意图识别和槽位填充两个关键子任务,通常基于神经网络模型实现。鉴于任务型对话系统广泛的应用价值以及自然语言理解在任务型对话系统中的不可或缺性,提出了一个自然语言理解模型训练系统,以提高自然语言理解模型的开发效率。系统基于B/S结构,供单个NLU开发者使用。每个开发者将系统部署到自己的开发主机上,即可通过可视化的操作进行NLU模型的训练。首先经过需求分析,明确了系统所应具备的功能,并进行系统的总体设计。然后将系统划分为领域设置、数据资源管理、模型训练和模型部署测试四个主要模块,并进行了各模块的详细设计,包括UML类图设计和功能流程图设计等。系统服务端使用Python语言,基于Flask框架和Tensorflow框架实现,前端页面基于Vue.js框架实现。系统内置了多种模型供开发者选择,并提供基于规则和词典的数据增强功能,还引入了拼音特征以缓解语音交互下可能存在的语音识别问题。系统将模型训练流程模块化,通过Web页面屏蔽了具体的代码实现,使不同代码风格的NLU开发者之间的工作交接更加方便,并大大提高了开发者的模型开发效率。
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