零样本学习尝试利用附加的语义描述或属性信息,例如类别的语义标签、属性向量、文本描述等,来学习如何将新样本分配到正确的类别中。通常,该方法借助于已有的训练样本和类别的语义表示来构建一个学习模型,该模型可以根据新样本的语义信息进行分类。 零样本学习在面对新的、未知类别的分类问题时具有很大的潜力,特别是在图像识别、自然语言处理和语音处理等领域。
零样本学习尝试利用附加的语义描述或属性信息,例如类别的语义标签、属性向量、文本描述等,来学习如何将新样本分配到正确的类别中。通常,该方法借助于已有的训练样本和类别的语义表示来构建一个学习模型,该模型可以根据新样本的语义信息进行分类。 零样本学习在面对新的、未知类别的分类问题时具有很大的潜力,特别是在图像识别、自然语言处理和语音处理等领域。
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可在nlu分析中测试。 如测试问句“来一张信拥卡”时,可以展示纠错后内容“来一张信用卡”。 上下文理解设置 开启该设置后,系统将在发布时进行记忆单元的挖掘,并在语义分析时尝试进行上下文理解。 权限设置 在该模块中,实现对用户的分角色分权限管理。不同的角色中,操作的和数据权限不同。通过将不同的角色赋予用户,达到对于用户权限的限制和管理。
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同时对园内的外来人员身份、儿童危险行为、负面情绪、危险语言语义进行实时监控,有效提升了幼儿园的安全管理。