ACLJun, 2019

一种新的双向关联模型，用于联合意图检测和槽位填充

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TL;DR本文提出了一种新颖的双向互相关联的联合意图检测和槽填充模型，通过引入 SF-ID 网络和全新的迭代机制来增强两个任务之间的双向关联，实验结果表明，在 ATIS 和 Snips 数据集上，与现有最先进的模型相比，本模型在句子级语义框架准确度上相对提高了 3.79% 和 5.42%。
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发现论文，激发创造
  • 双向联合神经网络用于意图分类和槽填充

    本文提出了一种基于 BERT 的双向联合模型，通过 intent2slot 和 slot2intent 两个机制同时优化意图分类和位置填充，达到了当前公开数据集 ATIS（88.6％）和 SNIPS（92.8％）的最好结果，并显著提高了句子级语义框架的准确性。

    Feb, 2022

  • 用于联合槽填充和意图检测的交互式 Transformer

    本研究将 Co-Interactive Transformer 模型应用于意图检测和填槽的交互学习任务，通过构建双向联接，考虑两个相关任务的交叉影响，并在 SNIPS 和 ATIS 数据集上获得了最先进的性能表现，成功捕获了相互交互的知识。

    Oct, 2020

  • 基于循环神经网络的联合在线口语理解和语言建模

    本文研究了基于递归神经网络的联合模型在口语理解（SLU）中的应用，实验结果显示其在意图检测和语义插槽填充任务中表现良好，在嘈杂语音输入场景下也具有较好的性能。

    Sep, 2016

  • 基于双模态的 RNN 语义框架解析模型用于意图检测和槽位填充

    通过设计新的双模型基于 RNN 的语义框架解析网络结构，使用两个相关的双向 LSTMs 联合执行意图检测和槽位填充任务，取得了关于意图准确性提高了约 0.5％ 和槽位填充提高了 0.9％ 的最新成果。

    Dec, 2018

  • PIN：一种新型并行交互式网络用于口语语言理解

    本文提出了 Parallel Interactive Network (PIN)，用于模拟 ID 和 SF 之间的相互指导关系，以及利用双向和明确的信息交换来提高性能，通过两个基准数据集上的实验，证明了该方法的有效性，并利用预先训练的语言模型 BERT 生成的特征嵌入，实现了所有对比方法中的最先进技术。

    Sep, 2020

  • 基于提示的多意图口语理解统一框架

    本研究提出了 Prompt-based Spoken Language Understanding（PromptSLU）框架，通过提供通用的预训练 Seq2Seq 模型，将意图检测（ID）和槽位填充（SF）两个子任务统一为同一形式。实验结果表明，该框架在两个公共数据集上表现优于现有的一些最先进模型。

    Oct, 2022

  • 自然语言理解中联合意图检测和槽位填充模型调查

    本文综述了自然语言理解中重要的两个任务：目的意图分类和词槽填充。特别是联合模型已经成为达到最佳性能的方法，并揭示了两个任务之间的强关系。文章描述了意图分类和词槽填充在趋势、方法、问题、数据集、评估指标、性能、共享任务等方面的研究，其中包括不同维度的表格总结过去的研究。

    Jan, 2021

  • 一种显式联合和监督对比学习框架，用于少样本意图分类和槽位填充

    本文提出了一种新颖的显式联合和监督对比学习框架，实现了少样本意图分类和词槽填充，通过构建 episode，允许不平衡的数据集。实验证明，该框架在三个公共数据集上都表现出色。

    Oct, 2021

  • 任务导向对话系统中基于神经网络的槽位填充和意图分类新方法综述

    本文重点考察了基于神经网络的研究，围绕自然语言理解在对话系统中的应用，着重研究了两个核心问题：slot filling 和 intent classification，并介绍了三种神经网络架构：独立模型、联合模型和迁移学习模型。提出了当前研究中面对的挑战。

    Nov, 2020

  • 联合多种意图检测和槽位填充的受监督对比学习和自蒸馏方法

    我们提出了一种通过双向联合模型以及监督对比学习和自我蒸馏的训练方法来解决多意图检测和槽填充问题，并且实验证明该方法在这两个任务中的表现优于最先进的模型。

    Aug, 2023