研讨会预告 | 零样本学习在意图识别中的应用 - NVIDIA NeMo 代码解析

意图识别是对话语或文件的意图进行分类的任务。例如，对于查询：北京明天早上的天气如何？我们想把意图归类为天气；在浏览商品时，我们会问“这衣服身高 170 穿多大码的”、“快递发到北京需要多久”等等语句都体现着您的购买意图，通过对输入语句进行意图识别可以优化和完善我们的智能对话智能问答系统。

典型的文本分类模型，例如 NeMo 中的联合意图（Joint Intent）和槽分类（Slot classification）模型，是在成百上千个标记文档数据上训练的。在本次网络研讨会中，我们展示了一种不同的“零样本（Zero-Shot）”方法，该方法不需要目标意图的标注数据。零样本方法使用在自然语言推理（NLI）任务上训练的模型。在训练期间，模型会呈现由“前提”和“假设”组成的成对句子，并且将它们之间的关系进行归类。

NVIDIA NeMo 是一个用于构建先进的对话式 AI 模型的开源工具库，它内置集成了自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）的模型及方法。NeMo 可以快速加载先进的预训练模型 “开箱即用”，使用模型的配置文件 “化繁为简”，进而快速完成包括 NLP 意图识别在内的各类对话式 AI 子任务。

本次网络研讨会主要面向有 NLP 和语音 AI 开发需求的开发者。

零样本学习在意图识别中的应用

NVIDIA NeMo 代码解析

12 月 15 日，星期四，20:00 – 21:30

主要内容

• 意图识别任务简介

• “零样本” 学习和数据集简介

• 零样本意图模型的训练和评估

• 在 NeMo 中使用零样本意图模型进行推理

会议嘉宾

李奕澎|NVIDIA 企业开发者社区经理

拥有多年数据分析建模、人工智能自然语言处理开发经验。在自动语音识别、自然语言处理、语音合成等对话式 AI 技术领域有丰富的实战经验与见解。曾开发法律、金融、保险文档中基于实体抽取的智能问答系统，曾开发基于 NLP 知识抽取，KG 知识图谱的建立的科研文档智能检索系统。

参与方式

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原文标题：研讨会预告 | 零样本学习在意图识别中的应用 - NVIDIA NeMo 代码解析

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