Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Разбор задания по разработке чат бота
Содержание
- 1. Разбор задания по разработке чат бота
- 2. Постановка задачиРазработать чат бота для службы технической
- 3. Два подходаКлассификация + Rule Base Чат ботData driven ML бот
- 4. ВекторизацияВекторизация это процесс перевода текста на естественном языке в цифровую форму, пригодную для алгоритмической обработки
- 5. Методы векторизацииBag of wordsTF-IDFWord2Vec
- 6. НормализацияЛемматизация – приведение словоформы к начальной форме
- 7. ЛемматизацияВ больничном дворе стоит небольшой флигель, окруженный
- 8. Стеммингты - мой самый смешной друг, которого
- 9. Задача классификацииИмеется множество объектов разделённых на классы.
- 10. Классификация. ВидыБинарнаяМультиклассовая
- 11. Классификация. Методы решенияНейронные сетиMLPRNNSVMBoosting / Bagging / Trees / Forests etc …
- 12. Классификация. ПроблемыФиксированная размерность входаНеобходимый объем обучающей выборки
- 13. Классификация. ИдеиФормат выхода:[0.99, 0.01, 0.87, 0.24, 0.54]Идея
- 14. ML. РазминкаSentiment analysisData preprocessingCats vs Dogs
- 15. RNN. LSTMПроизвольная размерность входных данных / работа с последовательностями«Память» сетиПроверенный вариант для NLP:Используется в машинном переводе
- 16. Seq2seq
- 17. Seq2seqWord/Char levelAttentionBidirectional LSTM
- 18. ML. ТренингML translateText summarizationText generation
- 19. Data Driven Chat BotsDeepPavlovFrameworkPretrained ModelsClassificationDialog SystemData Driven and Rule Based
- 20. Deep Pavlov Architecture
- 21. Материалы для вдохновенияhttps://machinelearningmastery.com/https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A https://t.me/dsproglib //На русском языкеhttps://t.me/natural_language_processing
- 22. ИнструментыAnaconda [Jupiter notebook][Theano / TensorFlow] + [Keras]Scikit-learnGoogle Colab
- 23. Антон ЖелезновРазработчик в г. Уфа
- 24. Скачать презентанцию
Постановка задачиРазработать чат бота для службы технической поддержки, который по первым N вопросам должен классифицировать, к какому из 8 саппортов отправить клиента.
Слайды и текст этой презентации
Слайд 4Векторизация
Векторизация это процесс перевода текста на естественном языке в цифровую
форму, пригодную для алгоритмической обработки
Слайд 6Нормализация
Лемматизация – приведение словоформы к начальной форме на основе морфологической
информации
Стемминг – выделение начальной формы слова на основе эвристических алгоритмов
Слайд 7Лемматизация
В больничном дворе стоит небольшой флигель, окруженный целым лесом репейника,
крапивы и дикой конопли.
В больничный двор стоять небольшой флигель окружать
целый лес репейник крапива и дикий конопля
Слайд 9Задача классификации
Имеется множество объектов разделённых на классы.
Для части объектов
класс известен.
Требуется построить алгоритм, способный определить класс для произвольного
объекта.
Слайд 11Классификация. Методы решения
Нейронные сети
MLP
RNN
SVM
Boosting / Bagging / Trees / Forests
etc …
Слайд 13Классификация. Идеи
Формат выхода:
[0.99, 0.01, 0.87, 0.24, 0.54]
Идея для Rule Based:
на
каждом шаге выделять классы с max вероятностью
задавать уточняющие вопросы
![Классификация. ИдеиФормат выхода:[0.99, 0.01, 0.87, 0.24, 0.54]Идея для Rule Based:на каждом шаге выделять классы с max вероятностьюзадавать](/img/thumbs/dedf714daab8c6daa4d25aa7d2bb1d95-800x.jpg "Разбор задания по разработке чат бота Классификация. ИдеиФормат выхода:[0.99, 0.01, 0.87, 0.24, 0.54]Идея для Rule Based:на каждом")
Слайд 15RNN. LSTM
Произвольная размерность входных данных / работа с последовательностями
«Память» сети
Проверенный
вариант для NLP:
Используется в машинном переводе
Слайд 19Data Driven Chat Bots
DeepPavlov
Framework
Pretrained Models
Classification
Dialog System
Data Driven and Rule Based
Слайд 21Материалы для вдохновения
https://machinelearningmastery.com/
https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A
https://t.me/dsproglib //На русском языке
https://t.me/natural_language_processing /*NLP чатик на
русском языке*/
https://stepik.org/course/1233/ /*Крутой курс, для тех кто хочет углубиться*/
Слайд 22Инструменты
Anaconda [Jupiter notebook]
[Theano / TensorFlow] + [Keras]
Scikit-learn
Google Colab
![ИнструментыAnaconda [Jupiter notebook][Theano / TensorFlow] + [Keras]Scikit-learnGoogle Colab](/img/thumbs/20add9846684f135ca32899336197627-800x.jpg "Разбор задания по разработке чат бота ИнструментыAnaconda [Jupiter notebook][Theano / TensorFlow] + [Keras]Scikit-learnGoogle Colab")
