项目描述:
• 为酒店提供智能家居的语音控制、完成酒店的智能客服问答
主要工作:
• 负责将自然语言指令转化为IOT设备的控制指令从而完成相应的智能家居的语言控制
• 搭建了基于word2vec的短文本相似度模型(Baseline模型: 为词向量的加权平均、线上模型采用了关键词的权重调整模型)
• 搭建了基于word2vec和TextCNN的短文本分类模型(用于判断语音指令)
• 设计了区域词槽功能完成对多级区域的识别 比如客厅的卫生间,主要采用了模板匹配和BiLSTM+CRF的识别
• 尝试搭建基于CTC-CNN模型的语言识别系统 基本都是开源数据,测试集准确率95.2%,实际测试效果不佳远不及科大
• 采用docker部署项目的相关模型,方便管理、监控和日志抽取。