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52麻将群主怎么赚钱谁有贵州麻将群拉我...”语法便可为自己的App设计一套程序，实现如：“当我回到公司时提醒我打卡”、“每天早上10点给我的女朋友发送一条表白短信”等能力，将不相关的场景动作串联字一起自动化执行，大大节省人工操作成本。
　　提升使用效率是用户体验设计孜孜不倦努力的方向之一。

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在利用新技术进一步简化用户旅程时，设计师可以充分利用以下因素：
　　借助语音输入：比起界面触控操作，语音交互的直达性可以“穿透”复杂界面，让设备第一时间明确用户目标；
　　基于用户行为形成习惯记忆：对用户长期重复的行为做分析处理，构建用户习惯模型，预判用户意图主动提供服务；
　　适当考虑专家级用户：随着部分用户的智能设备使用水平越来越高，可以考虑为专家用户提供自定义操作脚本，满足其自身的独特需求。

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　　随着人脸识别、表情识别、肢体跟踪等技术的提升，机器逐渐学会感性语言，主动感知用户内在情感和心理需求。

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　　2019年1月的CES展上起亚亮相的互动式“情感驾驶空间”技术，可通过传感器读取用户的面部表情、心率等反应，调整驾驶空间内的灯光、影片类型、音乐风格等，舒缓舱内乘客心情，由此提供更人性化麻将群主名字怎么叫好胡乐阳泉麻将群境，容易引入badcase，对于新实体，识别并线上生效有所延迟。
　　
　　2.3.2?序列标注模型
　　我们将推荐实体识别算法从匹配升级到BiLSTM-CRF with Attention架构的多类别实体联合识别模型。
　　模型主要采用字、词、词性三种特征，在BiLSTM层与CRF层间引入multi-head self-attention层，在多个不同子空间捕获上下文相关信息，筛选不同类别实体的重要特征，增强特征对实体类别分辨能力，进而提升模型识别效果。最后使用CRF进行标签序列建模，利用全局信息，将标签转移矩阵作为标签序列的先验知识，避免结果中不合理的标签序列。
　　
　　近期，我们又将实体识别算法升级到了BERT，解决训练数据难以获取导致的精度不高的问题，目前支持的实体类型包含人名、组织、地名、车、游戏、视频、书籍、音乐、食品、旅游景点、化妆品/服饰、疾病/养生、古董古玩、军事共14类实体。

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　　在PreTrain Model（BERT-base, Chinese）的基础上，通过多类型实体标注数据进行finetune，得到支持多实体的实体识别模型。同时我们还尝试了BERT和LSTM-CRF的组合结构，目前来看，BERT效果最优。
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