2.4.4 Tổng kết 49 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN 50 Phát hiện vùng đầu học sinh trong ảnh 51 Theo vết chuyển động 57 Tính vị trí tâm trung bình vùng đầu từng học sinh 60 Điểm danh học sinh trong lớp học 61 KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 64 Môi ...
Bộ Giáo Dục Và Đào Tạo Trường Đại Học Ngoại Ngữ-Tin Học Thành Phố Hồ Chí Minh Lê Thái Tú Tiền Hệ Thống Điểm Danh Học Sinh Thông Qua Nhận Dạng Đầu Học Sinh Kết Hợp Theo Vết Chuyển Động Trong Video Luận Văn Thạc Sĩ Ngành: Công ...
38 tiến chuyển tiền Mời bạn xác nhận thông tin! Bạn muốn chuyển: 6,000,000 Cho số tài khoản: 9999 9999 9999 9999 Người nhận: Nguyen Thanh Thao Ngân Hàng: Vietcombank Chi Nhánh: Hà Nội Nội dung chuyển tiền: tiến chuyển tiền Content: tiến chuyển ...
Để tạo tính tự nhiên trong câu truyện thì ta có thể xây dựng nhiều câu trả lời Bot chọn ngẫu nhiên trả lời người dùng. Bên cạnh đó ta cũng có thể xây dựng câu trả lời cho bot thông qua action. Hành động là những thứ bot chạy để ...
User Utterance : là câu dữ liệu đầu vào của người dùng Hidden : là lớp ẩn được sử dụng trong thành phần NLU để vector hóa ngôn ngữ, phân loại ý định và trích xuất được các thông tin người dùng Memory: là bộ nhớ lưu các giá trị ...
Về lý thuyết, RNN hoàn toàn có khả năng xử lý long-term dependencies , nghĩa là thông tin hiện tại có được là nhờ vào chuỗi thông tin trước đó. Đáng buồn là, trong thực tế, RNN dường như không có khả năng này. Vấn đề này đã được ...
1.5.3 Class-based NLG Hình 1.11: Phương pháp sinh ngôn ngữ class-based [1] Phương pháp này dựa trên việc cho bot học những câu trả lời đầu vào đã được gán nhãn. Ứng với các hành động (action) và thông tin(slot) từ quản lý hội thoại thì bot ...
NLU xử lý tin nhắn người dùng bằng một đường ống (pipeline) nơi mà cấu hình các bước xử lý liên tiếp theo tuần tự : Phân loại tên miền (Domain Classification) Phân loại ý định (intent Classification) Trích chọn thông tin (Entity Extraction) ...
Hình 2.20 : Công thức tính hàm chi phí tối thiểu [16] 30 Hình 2.21 : Hàm trọng số (weighting function) [16] 30 Hình 2.22: Mô hình word-based DST với mạng RNN [20] 31 Hình 2.23: Mô hình Global-Locally Self-Attentive DST (GLAD) [21] 32 Hình 2.24 : Global-locally ...
Trang 6, Trang 7, Trang 8, Trang 9, Trang 10, Trang 11, Trang 12, Trang 13, Trang 14, Trang 15,