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音乐垂域的自然语言理解SDKMOITASR，ASRoivs，很简单的实现一个技能，如打开成语接龙或闲聊，将query转给第三方技能。周边就是机退票，音乐就是你要找歌手、听歌、还是找一个推荐；在意图理解后抽取Slot（一个个的歌名。ASR（2用tst3指定播放顺序；（4）根据歌词内容识别歌曲，如“海草海草”识别到是“海草舞”；（5）样，没有固定的组成规则；知识库数量巨大，如QQ音乐是千万级，网易云音乐数百万，Userfeedback，languagemodel，domainfrequency（利用用户行为就切换，还有音乐的热度、风格、发行时间等。大致流程会对query做一些前置理解，后NLU数据反馈。意图抽取会对query进行预分析，数据预处理，然后中文分词还有推荐意图分queryquery的一些倾向性的方向判断，找到主干query供第二部使用。接下来介绍一下推荐意图分类器，在获取query时，增加了一个二分类判断，判断是否是词后抽取n-gram特征，如单词特征、二元特征、三元特征，最后利用逻辑回归。后续会使用Woed2vec，因为word2vec能够捕捉更多语法和语义特征。代，目的是对query语义做倾向性判断。还有影视类、标签类的词典，标签文法对标签进LindenLindenLuceneLindenSQL后结果learntorank，进行重排。在初排后进入中间层会利用排序算法进行二次排序，如从top80里面选择一个最相似的文LearntorankLamdaMart，采用决策树类别，文档热度等50多个相关特征。选择多条路径，典型二分类问题，缺少其他domain打分信息结合少量必要规则，替代原有规则系统。最终选定GBDT算法，利用各种特征，如职业特征，郭德纲、岳云鹏都唱过APP小米音乐大都是key-words搜索，如果在日志中找到也是属于音乐特征。DFTF听完的概率，还有30秒切歌率等指标。项目目前存在的问题，音乐过召回严重，音乐slot抽取准确性仍需提高，知识库的准确性和完整性存在不足，聊音乐，想做电台式音乐，这样显得智能，一首歌结束会引出小

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