使用MxNet而不是API.AI（DialogFlow），LUIS，WIT.AI或任何其他AI框架开发聊天船有什么好处？ [关闭]

作者: My☀
发布时间: 2024-08-31 01:41:35 (13天前)
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Minions | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> MXNet优于现有框架的优势 </p> <P> MXNet深度学习框架可用于实施，训练和部署深度神经网络，可以解决文本分类和情感分析问题。 </p> <P> **改进同义词，上位词和下位词** </p> <P> 让我们假设用户要求苏打水，但是你的聊天机器人只知道可口可乐或百事可乐等特定术语，这些是苏打水的上位词。上位词，同义词和下位词可以用英语处理，因为有很多NLP资源，称为词库和本体，但它们通常用于通用语言。因此，可口可乐是一个非常具体的域名，不太可能成为这类资源的一部分。 </p> <P> 您可以尝试找到适合您问题的现有词库，或者自己构建它。领域专家构建的资源既昂贵又高度准确。借助机器学习，您可以创建语言（Langauge基础）资源，特别是使用深度学习技术，这些资源可能足以满足您的使用需求。 </p> <P> 的<strong> 定论 </强> </p> <UL> <LI> 如果我们使用MXNet从头开始构建聊天，我们需要机器学习经验，我们需要资源和时间。它是我们可以得到的开源立即支持。所以，其他替代方案是使用a 用于解决一般NLP问题的工具的组合（即 Dialogflow，Wit.ai，IBM沃森代理协助等）以及自定义服务器更强大的功能的侧面逻辑。 </LI> </UL> <P> <a href="https://dzone.com/articles/building-a-chatbot-analysis-amp-limitations-of-mod" rel="nofollow noreferrer"> 资源 </A> </p> </DIV>

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Minions | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> MXNet是一个深度学习框架，可以进行一般的模型训练和推理。 API.AI，Amazon Lex，WIT.AI等所做的是提供一个平台 <EM> 使用 </EM> 这种培训和推理，但本身就是一个独立的引擎，而不是一个深度学习框架。例如，API.AI提供对话和上下文构造，允许在对话进行时填充数据槽时进行对话，但这超出了深度学习引擎的范围。聊天机器人平台将利用深度学习引擎（及其模型）进行其子任务，例如语音识别和将口述/书面文本转换为规范形式。 </p> </DIV>

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