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使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing...取而代之的，我们通过使用一个叫做Rasa的开源的NLU来完美的代替API.ai和Wit.ai，这样一来，我们便能够在AWS上对其进行托管和管理了。...实体： 提取用户诉求细节的属性。 例如：与服务中断、退款等有关的投诉 置信度： 一个距离指标，该指标能够体现出NLU分析出的结果与意图列表中诉求相差多少。...意图： 服务中断 实体： “服务=互联网”， “持续时间=整个上午” 置信度：0.84（可能根据个人培训方式不同而异） NLU的职责（在本例中是Rasa）是接受一个句子或是陈述，输出一个能够被机器人使用的...Rasa基本上提供了一个在各种NLP和ML库之上的高层次的API来负责”意图”的分类和“实体”的提取。这些NLP和ML库则被称为后端，是他们使得Rasa变得智能化。

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AI行业实践精选：创建聊天机器人各大平台的优势与局限性分析

由于各种各样的原因，在 Tryolabs 中，我们只对 Api.ai 与 Wit.ai 进行了实验。...在本篇文章中，我们不打算详尽比较 Api.ai 和 Wit.ai 的方方面面，也不打算深入探索这两个平台，仅仅谈一下我们的体验反馈情况。...Wit.ai 接口 每个 Story 都可以看成是一张带有用户意图的图表，你可以在诸如特定变量值存在或不存在的条件下添加分支，这些变量是从用户输入中提取而来的。这样一来，你就可以定义一个会话流。...非常有意思的一点是，你可以在短语中设置实体角色。例如，在“我打算在一月三十一号从法国巴黎飞往意大利威尼斯”这句话中，你可以声明第一个城市是出发地，第二个城市是目的地。...Api.ai 与 Wit.ai 都需要使用这种方式。

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    Facebook推出了Messenger平台2.1，内嵌自然语言处理和支付SDK

    自然语言处理将由Wit.ai提供。该公司2015年被Facebook收购，他们之前一直向开发者提供自然语言处理技术。...一旦探测到上述其中信息中的一条，该机器人就会启动自动应答模式。...Wit.ai当天也宣布，将停用该公司的Bot Engine自然语言处理服务。...“Messenger中的自然语言互动越来越多，我们希望帮助第三方开发者、企业、客服和服务中心自动处理其中的很多互动，这就需要深刻理解人们的请求。”...Messenger负责人大卫·马库斯（David Marcus）周三说，“所以我们现在将自然语言处理嵌入到开发者可以使用的收发API中，这样你就能够从API中获得自动应答所需的意图提取器。这很重要。

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    机器学习API Top 10：AT&T Speech、IBM Watson和Google Prediction

    数据来源:Google Trends Wit.ai 链接：http://www.programmableweb.com/api/wit.ai 供应商：Wit.ai API 文档网址：https://wit.ai.../docs Demo：https://labs.wit.ai/demo/index.html Wit.ai是一种流行的自然语言处理平台，允许开发者在Web和移动应用程序中添加智能语音功能。...开发人员可以使用Wit.aiAPI在家庭自动化设备、互联汽车、智能电视、机器人、智能手机、可穿戴物品以及许多其它类型的应用程序中添加智能语音接口。 Wit.ai文档部分设计很好，组织全面有序。...AlchemyAPI提供十几个API，使得开发者可以添加强大的机器学习功能到应用中，如情感分析、实体提取、概念标注、图像标注以及面部检测或识别。...Diffbot提供了一套自动化API，与custom APIs一样，允许使用人为指定的规则从网页中提取不同类型的数据。

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    深入 AI 之前，你需要学习的服务与框架

    Wit.ai有两个主要元素需要在你的 App 中设置——目的（intent）和实体（entity）。意图（intent）是特定指令应该采取什么特定行动（例如，打开灯光）。...Wit.ai 也有“角色”的概念，在那里它可以学习区分不同语境中的实体（例如，指令的不同数字可以指代不同的东西，如年龄，订单，计数）。...Api.ai 与 Wit.ai 不同的一个关键点是“域”。域是 Api.ai 各种知识和数据结构的集合，它可以在每个 Api.ai 代理中使用（ app 在 Api.ai 中称为“代理”）。...它可以从标记图像，搜索视觉上相似的其他图像和标记不适当的图像来做各种各样的事情。如果你想把它提升到一个新的水平，你甚至可以用自己的例子来训练平台引进全新的概念。...为了将其整合到你自己的应用程序中，Clarifai 同时拥有用你的首选语言以及Python、Java 集成的 REST API 和 Node.js API。

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    开发一个智能客服需要多少钱？

    在估计chatbot开发成本的过程中，我们假设每小时40美元作为开发人员的标准成本。 第1步：后端开发 需要后端系统来收集、处理和应付跨不同渠道发生的用户对话，无论是语音还是文本等。...所有的流程都可以通过使用即时可用的NLP服务（如Wit.ai、Api.ai或LUIS）进行智能控制。 管理NLP服务需要深入了解.NET和Node.js服务器端SDK。...大多数NLP服务（包括Wit.ai、Api.ai和LUIS）都支持.NET和Node.js SDK。这个过程非常简单，包括设置NLP服务和使用服务的SDK处理消息。...$1,600.00 从NLP实体进行数据提取和验证 .NET, Node.js 40 $1,600.00 第4步：会话智能 会话智能是chatbot开发过程中一个重要的里程碑，很少有chatbot...请chatbot开发者在一些分析工具中创建一个控制面板，以便查看参与次数、对话历史记录和障碍。这些指标将帮助您了解说话机器人的性能。

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    通过预测API窃取机器学习模型

    图2 模型提取攻击场景 3.模型提取攻击 笔者首先将引入针对输入返回置信度输出的场景，然后利用二分类让大家明白如何实现解方程攻击，进而讲解多分类场景中的方程求解攻击。...同时还进一步讨论当预测API隐藏置信度，只输出分类标签场景下的模型提取攻击。...在二分类中输出的置信度就是该函数的映射输出f(x),函数的参数是W，b其中W是一个n维向量，b是偏置。这些图象是92*112的灰度图，也就是特征维数为10304维。...3.3 对于不考虑置信度的模型提取攻击 笔者认为：隐藏置信度的输出仍然不能解决所存在的模型提取攻击： 1) 首先随机确定访问数据，对目标模型进行访问，并得到预测结果， 2) 利用这些数据集训练在本地训练机器学习模型...4.总结 MLaaS提供商所提供的灵活的预测API可能被攻击者用于模型提取攻击，这种商业化模式在笔者的角度是不安全的，本文提出了三种机器模型提取攻击方法，同时表明即使不输出置信度，只输出类标签，通过自适应地访问数据集的方法

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    SSD目标检测系统系统结构网络训练

    system.png SSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果...该系统分为以下几个部分： 神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征 识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现） 后处理：对识别器提取出的候选框进行解码和筛选（NMS...16倍，在SSD300网络中输入图像的尺寸被归一化到300x300，因此该层的输出长和宽为 ?...超过某个阈值时，认定这个default box用于识别这个物体，按如下建立label： 对于位置信息：根据以上后处理所示的公式进行反处理，则可以获得位置信息的label 对于类别信息：将物品类别对应位置的置信度置...指该default box的在label中不属于背景（p>0），反之 ? 。c为网络输出中置信度有关的向量， ? 为SSD输出的第i个default box中属于类别p的置信度。 ?

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    那些一键抠图的软件是怎么做到的？这些语义分割方法了解一下

    然后通过双线性插值或者一系列转置卷积对编码后的输出进行上采样。这组转置卷积通常被称为解码器（decoder）。 ? FCN 中的下采样和上采样过程。 尽管这个基础的架构很有效，但是它也有一些缺点。...其中一个缺点就是由于转置卷积（或称反卷积）操作的输出不均匀重叠而导致棋盘状伪影的存在。 ? 棋盘状伪影的形成过程。 另一个缺点是，由于编码过程中损失了一部分信息，导致边界的分辨率很低。...它具有从卷积块的输出到相应的同一级的转置卷积块的输入之间的跳跃连接。 ? U-Net 这种跳跃连接让梯度可以更好地流动，并提供了来自多个尺度的图像大小的信息。...场景理解算法的输出通常是一个场景图或一段字幕。 ? 场景理解的工作示意图。 时尚产业 语义分割在时尚产业中被用来从图像中提取出服装对象，为零售商店提供类似的建议。...更先进的算法可以在图像中「重新设计」特定的衣服。 ? 语义分割被用来作为根据输入文本重新为某人设计衣服的一个中间步骤。 卫星（或航拍）图像处理 语义分割还被用于从卫星图像中识别土地类型。

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    让机器猜猜你喜欢的歌手-R关联分析

    作者 CDA 数据分析师 关联规则挖掘是数据挖掘中成果颇丰而且比较活跃的研究分支。采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒”的故事。...因此，我们将目标做相应转化为找出所有频繁项集，即发现满足最小支持度阈值的所有项集，这些项集称作频繁项集（frequent itemset），并进一步由频繁项集中提取所有高置信度的规则（受篇幅影响，这部分暂时省略...:对先决条件X（lhs），关联结果Y（rhs）中具体包含哪些项进行限制，如：设置lhs=beer，将仅输出lhs含有beer这一项的关联规则。...<- is.subset(rules.sorted, rules.sorted) #将矩阵对角线以下的元素置为空 subset.matrix[lower.tri(subset.matrix, diag...从规则矩阵中去掉这些列 rules.pruned <- rules.sorted[!

    1K100

    AI新宠DocExt：纯本地文档抽取，开源免费还无依赖！你还在为OCR头疼吗？

    字段与表格双轨抽取支持关键信息提取与表格结构识别：适用于发票项目、身份证字段和账单行项目等多种表单类型。置信度量化提取结果附带置信度评分，方便用户进行后续校验或合并调度。...本地部署 & HTTP API支持命令行调用，也可以 RESTful API 形式在 Linux/MacOS 系统中本地部署运行。零外部依赖，适合处理敏感文件。...VLM 结合布局分析自动还原表格结构（表头/行列）置信度计算VLM 内置信度输出核心数据附带可信度Web UIGradio拖拽上传，自动校验、数据导出REST 服务FastAPI 或 Flask（图标建议...Python API 调用from docext import extract# 提取单文档 JSON:contentReference[oaicite:37]{index=37}print(result...可批量处理复杂文档，但依赖云端； DocExt 最大优势在于： 全流程零 OCR，避免识别错误级联；支持本地部署，不泄漏敏感数据；无模板工作，字段抽取灵活；自带 Web UI 及多模型灵活接入；支持表格提取与置信度标注

    95110

    零基础学AI大模型之解析器PydanticOutputParser

    在大模型应用开发中，我们经常需要将模型输出的非结构化文本转换为程序可以直接处理的数据结构。这个过程如果手动实现，不仅繁琐易错，还难以保证数据的有效性。...案例一：大模型信息输出提取 这个案例展示如何使用PydanticOutputParser结合Pydantic模型来提取和验证用户信息。...（0到1之间），并提取评论中的关键词。...提示设计：提示中明确要求模型分析情感倾向、计算置信度并提取关键词，使模型输出更符合我们的需求。...输出 情感倾向: negative 置信度: 0.85 关键词: [‘物流’, ‘包装破损’, ‘购买’] 情感类型验证: True 置信度类型验证: True 关键词类型验证: True

    18710

    CS231n：10 目标检测和分割

    image.png 转置卷积则可以看成是一个逆过程， 卷积核的框会在输出矩阵上移动，同样步长表示框一次移动的像素个数。...我们知道 Transpose 在矩阵运算中代表转置，实际上置换矩阵从矩阵运算的角度看，就是将卷积核对应的矩阵置换得来的，具体分析如下： 假设我们有一个4×4的矩阵，需要在上面使用一个3×3的卷积核进行卷积操作...也就是说使用卷积矩阵，你可以从16 (4×4)到4 (2×2)因为卷积矩阵是4×16。那么，如果你有一个16×4的矩阵，你就可以从4 (2×2)到16 (4×4)了。...需要注意的是，上采样时，卷积矩阵中的实际权值不一定来自某个下采样的卷积矩阵，而是可以自由学习的。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。...我们要预测的东西有： 真实框与base bounding box的差异 给出每个base bounding box的置信度，即包含目标的可能性 这个bounding box属于各类别的分数 综上，所以最终网络会输出

    97210

    深度学习500问——Chapter08：目标检测（4）

    为了解决SSD算法检测小目标困难的问题，DSSD算法将SSD算法基础网络从VGG-16更改为ResNet-101，增强网络特征提取能力，其次参考FPN算法思路利用去Deconvolution结构将图像深层特征从高维空间传递出来...其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。 2、YOLO的输入、输出、损失函数分别是什么 前面说到YOLO将输入图像分成 7x7 的网格，最后输出的是 7x7xk 的张量。...由于一幅图中大部分网络中是没有物体的，这些网格中的边界框的confidence置为0，相比于有物体的网络，这些不包含物体的网格更多，对梯度更新的贡献更大，会导致网络不稳定。...YOLO怎样预测 YOLO最后采用非极大值抑制（NMS）算法从输出结果中提取最有可能的对象和其对应的边界框。...阈值，将该候选框过滤掉，否则加入输出列表中； ④ 最后输出列表中的候选框即为图片中该类对象预测的所有边界框。

    53910

    self-training | 域迁移 | source-free的域迁移（第一篇）

    然而最近隐私越来越关注，在真实场景中访问源数据可能会也可能侵犯知识产权。所以这里提出了一个更有意思的任务,仅仅获取A数据集的模型，然后根据算法来利用B数据集进行self-training的无监督训练。...对于对抗学习，大量的工作针对减少图像级别的分布失调、还有特征级别和输出预测级别的。...【利用对抗生成网络，来判断图片是源域还是目标域、图片提取的特征是源域还是目标域、图片的分割mask是源域还是目标域】 对于自监督学习，关键的问题是生成可以信赖的pesudo labels伪标签。...将置信度小于0.05（论文中设置的参数）的类别置1，然后其他的置0； 也是最小化交叉熵的方法来计算loss，类似于multi-label的计算。...采用这个损失函数来进行三阶段的训练： 其中我们会把第二阶段训练好的模型复制一遍； 第一项是用复制的模型的output和第二阶段的模型的output做crossentropy，把第二阶段的模型的输出看作

    1.7K60

    从零开始学习 YOLOv8：目标检测与车牌识别实例

    主干网络：就像是一位“特征猎人”，负责从图像中提取出各种特征。它通常使用深度卷积神经网络（CNN），能够识别出不同的物体特征。...解析检测结果 一旦检测完成，你可以提取检测到的边界框和置信度。...它通过深度学习模型对图像中的字符进行分析和识别，最终提取出车牌号码。 数据集准备 为了训练车牌检测模型，你需要一个标注好的数据集。...通过这种结合，你可以准确地提取车牌号码，并在图像上绘制边界框及识别结果。 6. 封装成 API 6.1 环境准备 首先，确保你已经安装了 Flask 和其他所需库。...文件处理：应用检查请求中是否包含文件，并读取上传的图像。 YOLOv8 检测：将图像传递给 YOLOv8 模型进行检测，提取车牌区域。

    4.3K20

    YOLO + DeepSort 的视频目标检测与跟踪全解析

    YOLO 作为检测器，逐帧运行，输出每个检测目标的边界框位置、类别和置信度。DeepSort 作为跟踪器，接收 YOLO 的检测结果，并结合历史跟踪信息，为每个目标分配唯一 ID，实现跨帧跟踪。...两类关键信息       1.外观特征使用预训练 CNN 提取 128-D 或 256-D 向量，描述目标的外观信息。每一帧中，检测到的目标图像会送入 CNN 提取 embedding。...2.运动信息使用卡尔曼滤波器预测目标的下一位置（位置+速度）。即便目标被部分遮挡，也能通过历史轨迹推测位置。...如果配合 YOLO 使用：YOLO 检测视频每帧中的目标（输出边界框、类别、置信度）。将这些信息传给 DeepSort 进行 ID 分配与轨迹维护。实现高效、连续的目标检测与跟踪。...常见应用场景：        行人重识别（Re-ID）交通监控智慧零售安防巡检四、DeepSort 的 CNN 特征提取器网络结构在 deep_sort/tools/freeze_model.py 中定义

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    超越 OCR：AI 如何为企业文档处理带来变革

    最后，现代商业运营的高速性要求能够近乎即时地从文档中提取结构化数据。 当传统系统无法满足需求时，就会产生连锁反应。...消费：通过 API 或消息队列将结构化输出推送到下游系统（如 ERP、CRM 或分析仪表盘）。 图 1....在现实场景中，大多数企业采用了混合策略，将预训练 API 的高效便捷性与定制化模型的精准度和可控性相结合，并从中受益。...引入验证层，对置信度进行评分，并将不确定的输出转给人工审核员或自定义模型。 混入 Google Document AI，用于长文档的语义分类、摘要或实体关联。...以下是现实世界中的策略示例： 抵押贷款处理系统：能够自动将提取置信度低或数据值不一致的文档转至人工审核。 零售系统：在处理低价值交易（例如收据扫描）时接受置信度较低的结果。

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    对话式AI爆发背后：合合信息TextIn如何用智能文档处理解决垃圾进，垃圾出难题？

    下面图片就是版面分析算法框架和输出示例。...整体上从以下4个步骤的工作流来加工处理数据： Data: 确认企业内部各种格式、风格的文档数据； Ready: 将散乱的数据汇聚收集 For: 提取文档中的文字、表格、公式、柱状图等图表、图像等信息 LLM...4、企业级应用：从试点规模化部署 4.1 提供API/SDK方便集成到企业现有业务中 从文档中提取数据、清洗数据并不应该成为孤立的系统功能，而应该集成到企业内部现有业务流中。...原文引用展示让用户可以直接查看原始文档内容进行验证，增强答案的可信度。 置信度评估系统对每个答案的可信度进行量化评分，帮助用户判断信息的可靠程度。...多源验证机制会从多个相关文档中寻找支撑信息，提高答案的准确性。 安全检测功能能够自动识别和拦截可能的错误信息，保障系统输出的质量。

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