本研究基于自由可用的语音数据介绍了几种新的语音理解测试任务，包括问题回答、摘要、命名实体定位和对话行为分类，旨在补充现有基准测试并解决 SLU 评估领域的差距，为便于比较而发布了基准模型。

Dec, 2022

该文章对口语理解技术（SLU）的最新进展和前沿进行了全面概述，包括不同方面，如新分类、新领域和相关资源，旨在为该领域未来的研究提供参考。

Mar, 2021

通过利用大型语言模型与多任务能力展示有希望的结果，我们构建了一个名为 UniverSLU 的单一多任务学习模型，它在 12 个语音分类和序列生成任务、17 个数据集和 9 种语言上展现出了竞争性的性能并且超过了特定任务模型。同时，我们还初步探索了使用人类可解释的自然短语代替任务限定词作为离散提示，并测试了该模型对新的释意表达的泛化能力。

Oct, 2023

本文介绍如何通过在多语言之间传递数据以减少成本，从而提高对新语言的口语理解系统。我们的多任务 SLU 框架在不同语言上经过评估，结果表明我们的单语言模型优于最先进的技术，我们可以大大减少引导新语言口语理解系统所需的数据量，同时，虽然多任务训练比单独训练要好，但不同的权重转移设置可能对不同的 SLU 模块最有效。

Apr, 2019

通过使用语言理解（SLU）的联合模型进行意图分类和槽位填充是一项关键任务。本文介绍了使用半自动方法获取增强版本的 MEDIA 数据集并利用联合模型对意图分类和槽位填充进行了实验的初步结果。

Mar, 2024

提出了一种多级多粒度的语音语义理解（SLU）框架 MMCL，应用对比学习在话语级、槽位级和词级三个层级上，实现意图和槽位之间的互相引导，通过对公开的多意图 SLU 数据集的实验结果和进一步分析，证明了模型取得了新的最先进结果，在 MixATIS 数据集上的整体准确率相比之前最好的模型提高了 2.6 个百分点。

May, 2024

本文述及基于最近三年的神经网络技术，通过直接从语音信号中提取语义，取代传统的分类式自然语言处理方式，以 spoken language understanding 话题研究为主，在利用未标记的数据进行自我监督训练方面取得了新的突破。同时介绍了针对法语 MEDIA 数据集的最新进展，并提出了得到明显改进的成果，概念误差率（CER）从现有最优系统的 13.6% 降至 11.2%。

Jun, 2021

本论文提出了一种基于元辅助学习的 ASR 和 NLU 联合训练方法，通过利用丰富的语音手动转录数据来提高低资源 SLU 任务的性能，无需访问任何语义注释，该算法的效率在公共 CATSLU 数据集上得到了证明。

Jun, 2022

创建适用于口语理解评估的基准任务套件，其中包括命名实体识别、情感分析和语音识别，用于跟踪进展，评估预先训练的表示形式，研究管道与端到端方法的效用。

Nov, 2021

本研究提出了一种数据增量方法，利用预训练语言模型提高生成话语的变异性和准确性，同时探讨和提出了两种在 SLU 中被忽视的半监督学习情况的解决方案。实证结果表明，我们的方法可以生成合成训练数据，在各种情况下提高了语言理解模型的性能。

Apr, 2020