tenensflow_embedding против intent_classifier_tensorflow_embedding (RASA NLU) - PullRequest
Новая
       19

tenensflow_embedding против intent_classifier_tensorflow_embedding (RASA NLU)

0 голосов
/ 13 февраля 2019

Привет всем,

Мне было просто интересно, в чем разница между использованием
"intent_classifier_tensorflow_embedding" и конвейера: tenensor_embedding .

Метод 1: 

language: en
pipeline: tensorflow_embedding

Метод 2: 

pipeline:
  - name: "nlp_spacy"
  - name: "tokenizer_spacy"
  - name: "ner_crf"
  - name: "ner_synonyms"
  - name: "intent_featurizer_count_vectors"
  - name: "intent_classifier_tensorflow_embedding"
    intent_tokenization_flag: true
    intent_split_symbol: "_"

Метод 2 выполняет множественные намерения и токенизацию.Он также использует Spacy_sklearn с Tensorflow?Поэтому я думаю, что метод 1 делает то, что он использует только тензорный поток без простора, и он намеренно классифицирует построение векторов слов с нуля.

Я нашел некоторую информацию (https://medium.com/rasa-blog/supervised-word-vectors-from-scratch-in-rasa-nlu-6daf794efcd8) о том, что Tensorflow имеет лучшую точность, чем Spacy, тогда ... метод 2 использует оба? IM CONFUSED, чтобы использовать какой конвейер ...

Другой вопрос, для конвейера tenorflow_embedding [метод 1], что такое машинное обучение, которое он использует? (LSTM?)

...