领导意图

摘要： 经验丰富的优秀领导者应善于以非制度化授意巧妙借力、借势、借威,以达到事半功倍的管理效果,但若将非制度化理解为去制度化,则容易陷入暗示性胁迫、去规则化实施、置换心理误导和人情关系合理化等误区。这就需要领导者在进行非制度化授意时恪守必要的红线边界,保证隐性用权的正当性、关系介入的合法性、私下授意的正派性和价值收益的正当性。具体实施中,应善用“三分权七分威”下的“四两拨千斤”艺术,引导启发与适度放手的“点到即止”艺术,跨界融合与多元参与的“互利共赢”艺术,以及包容思维借力多元优势的“反向领导”艺术。

摘要： 为领导代拟讲稿,是件很难又须写好的事。作为《中国火炬》通讯员,我与大家分享三个对策,化解难题。换位不越位,吃透领导意图。写讲稿首先要明白开的什么会,这会要解决什么问题,达到怎样的目的,取得怎样的效果;给什么身份的领导写,讲给谁听,等等。写作过程中,应有意识地"模拟领导"。领导了解的大事都去了解,领导考虑的工作都去思考,领导没想的问题先去想。

摘要： 王国维先生的《人间词话》提出了有名的"人生三境界说",借用古诗词的形式,简洁形象地阐述了古今成大事业、大学问必须经历的"立""守""得"三重境界:第一重境界是"昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路";第二重境界是"衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴;第三重境界是"众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处"。

摘要： 文字工作是政务工作的基本内容,通过文稿起草服务领导决策,来不得半点马虎,需要精益求精、力求极致,做到眼中有大局、胸中有丘壑、下笔如有神。要坚持“胸为帅谋”的政治站位。“身在兵位、胸为帅谋”,根本在于把握大局。要深刻领会党中央和上级机关决策部署,对“国之大者”心中有数,善于观大势、谋大局,树立“居高声自远”的意识,在构思和起草时站位要高、视野要宽、方向要准。关键在于领会意图。要全面、准确领会领导意图,要善于并敢于从更深层次和更多角度去思索、挖掘,进而提炼出系统的观点,使零碎观点的“星星之火”最终汇聚成“燎原之势”,真正把领导意图通过文稿恰如其分地呈现出来。基础在于坚持学习,把学习作为一种工作习惯,不断提升理论厚度、思想深度、业务精度。

摘要： 就单位的事业发展而言,领导者尤其是主要领导者在其中所起的作用无疑是举足轻重甚至具有决定性意义的。一般来说,领导者为官一任,都意图为促进单位发展与进步做出自己应有的贡献,这也是自身领导能力和领导价值的重要体现。但现实中,单位事业发展与领导意图实现往往出现不对等甚至相背而行的现象。单位事业发展是一种客观现实需要,但领导意图的实现要受到非常多的主客观因素的影响。

摘要： "善言"与"善行"是领导干部必备的两个基本功。"善行"为"善言"打基础,"善言"为"善行"做提炼,言行一致,相互促进,互为提高,这才是群众信赖和爱戴的"全能型人才"。"善言"指的是会说话、把话说到点子上,在发动群众、鼓舞群众、宣传政策上非常管用。"善行"指的是会干工作,其要义在做,头脑活,点子多,踏实肯干,务实创新。光"善言"不"善行",只能是"光说不练假把式",最终成为"语言上的巨人,行动上的矮子";光"善行"不"善言",只能是"光练不说傻把式",有的甚至在领会领导意图、做群众工作等方面陷入被动。

摘要： 单位内部信息不对称,观察问题的视野、思维模式和认知能力存在差异,是造成单位领导意图与群体意愿不一致的主要原因。领导者可从建立多向信息交互机制、岗位模拟轮换机制、创新思维训练机制、模块能力培育机制等方面予以协调和应对。

摘要： 本申请实施例提供了一种监控网络意图的方法、网络意图监控系统及存储介质，能够解决网络意图下发后运维人员无法监控和校验网络意图的实现情况，导致运维人员仅能在网路发生故障或业务出现明显的质量下降时，方可发现网络状态已经与网络意图产生明显差异，网络运维效率低的问题。前述的方法包括：网络意图监控平台获取到用户待监控的网络意图，所述网络意图包括多条网络子意图；基于所述多条网络子意图、网络实时信息和所述多条网络子意图对应的多个分析引擎，为所述多条网络子意图确定多份分析信息；基于所述多份分析信息和监控引擎确定监控结果信息；基于所述监控结果信息进行网络优化需求分析。

摘要： 本申请涉及一种意图识别模型的训练方法及装置、意图识别的方法及装置，其中，意图识别模型的训练方法包括：通过获取用户通过人机对话系统输入的历史文本数据，每个所述历史文本数据具有表征用户意图的意图标签，将每个所述历史文本数据输入初始识别模型，通过所述初始识别模型提取所述历史文本数据的语义特征，融合所述语义特征，得到与所述意图标签对应的多维语义特征，根据所述多维语义特征和与所述多维语义特征对应的意图标签，训练所述初始识别模型，得到意图识别模型，从多维度获取文本数据的语义特征，使得意图识别模型能够准确地识别用户意图。

摘要： 本申请涉及一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法、设备及介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取第一样本数据；获取各个意图类别对应的样本频率；将第一文本数据输入预先创建的初始网络模型，得到类别预测信息；将类别预测信息、意图类别和样本频率输入分类损失函数，得到分类损失值；基于分类损失值更新初始网络模型的模型参数，以训练得到意图识别模型，可以解决训练得到的意图识别模型对某些意图类别识别的准确性较低的问题；由于将样本频率加入到分类损失函数中，从而计算出带有该分布情况的先验知识的损失值，可以使初始网络模型对不同意图类别的特征的学习程度相同，因此，可以提高训练得到的意图识别模型对意图识别的准确性。

摘要： 本申请实施例提供一种获取意图识别模型的方法以及意图识别方法，该方法包括：获取原始训练文本集，其中，所述原始训练文本集包括与至少两种意图类型中各意图类型分别对应的训练数据，所述训练数据包括多条原始训练语句以及与各条原始训练语句分别对应的原始标注标签；根据所述原始训练文本集中的数据得到目标训练文本集，其中，所述目标训练文集中的各条目标训练语句是通过对一个原始标注标签进行遮盖处理后得到的；基于所述目标训练文本集中的数据对预训练掩码语言模型Bert进行微调，得到目标意图识别模型。本申请的实施例可以在小样本以及数据不平衡的情况下也能训练出泛化性能更好，更健壮的意图识别模型。

摘要： 本公开关于一种语音意图识别模型的训练方法、语音意图识别方法和装置，训练方法包括：获取文本样本和携带有语义标签的第一语音样本，其中，第一语音样本与文本样本的内容对应，语义标签为文本样本的文本语义特征；利用第一语音样本，对待训练的语音意图识别模型中的语义提取网络进行预训练，得到预训练的语音意图识别模型，其中，预训练的语音意图识别模型中包括预训练的语义提取网络和待训练的意图识别网络；获取携带有意图标签的第二语音样本；利用第二语音样本，对预训练的语音意图识别模型进行训练，得到训练完成的语音意图识别模型。

摘要： 本申请提供了一种意图识别模型的训练以及意图识别方法、电子设备、介质及系统，意图识别模型的训练方法包括，获取训练样本，所述训练样本为包含一个或多个意图的文本；根据字典将所述文本进行词嵌入，以获取词向量；使用所述词向量训练所述意图识别模型，其中，所述意图识别模型包括：第一模型，所述第一模型以所述词向量为输入，输出数字串，所述数字串包含所述词向量相关的信息和隐藏关系；第二模型，所述第二模型以所述数字串作为输入，输出一个或多个意图的起始位置和结束位置。该方法可以准确、高效地识别文本的多个意图。

摘要： 本申请涉及人工智能技术，提出一种意图识别模型训练及语音意图识别方法、装置和相关设备，该方法包括：获取标注有用户意图标签的样本语音作为数据集；将对样本语音进行语音识别得到的样本文本特征和从样本语音提取的样本语音特征输入至待训练的意图识别模型得到至少两个意图隐变量，对所有意图隐变量进行融合得到融合意图特征表示，根据融合意图特征表示进行意图预测，得到预测意图标签；计算损失函数用以更新模型参数，直至模型收敛，得到已训练的意图识别模型。本申请通过从语音中以多维度获取意图相关信息进行融合识别到更完整和准确的用户意图。

摘要： 本文中呈现了用于在通信网络内支持基于意图的组网的各种示例实施例。用于在通信网络内支持基于意图的组网的各种示例实施例可以被配置为支持管理系统，该管理系统被配置为支持各种网络部署场景，包括使客户能够部署和激活新网络的绿地部署场景，使客户能够基于对网络的(多个)原始意图和网络配置的智能重新构建将基于意图的组网应用于现有网络以确保满足网络的(多个)原始意图的棕地部署场景等，以及它们的各种组合。

摘要： 本发明提出一种辅导意图识别方法和基于辅导意图的个性化辅导方法，包括：S1.将用户提问数据进行预处理，基于构建的关键词列表，构建面向辅导意图的文本表征；S2.利用层级神经网络结构模型解析用户提问数据的潜在语义向量；S3.基于生成的潜在语义向量，利用多任务学习算法，进行辅导意图识别。本发明提供的辅导意图识别基于多任务学习与层级网络模型，能够有效处理在线辅导场景中的辅导意图识别方法对多任务学习算法忽略和历史问答信息考虑不全的问题。

摘要： 本说明书公开了一种意图识别模型训练及用户意图识别方法及装置，先确定包含多轮对话的历史对话数据作为训练样本，通过第一意图识别模型确定每个训练样本各轮对话的用户意图，并基于用户执行的与该训练样本对应的业务确定反馈意图，然后根据该训练样本的用户意图以及反馈意图确定第一风险识别结果，并通过第二意图识别模型确定该训练样本的各预测意图以及第二风险识别结果，最后以各训练样本第一风险识别结果与第二风险识别结果之间的差异最小为优化目标对第二意图识别模型进行训练。通过结合反馈意图以及由第一意图识别模型确定的用户意图，得到准确的风险识别结果，以对第二意图识别模型进行训练，提高了第二意图识别模型的风险识别能力。