Sep, 2020

PIN：一种新型并行交互式网络用于口语语言理解

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 一种新的双向关联模型，用于联合意图检测和槽位填充

    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%。

    Jun, 2019

  • 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

  • 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

  • 通过改写实现强大的口语理解

    本论文提出了一种新颖的基于改写的 SLU 模型，结合 RNN 和序列到序列的神经网络提出了两个改写生成器，并证明了模型对罕见和复杂的改写话语具有鲁棒性。

    Sep, 2018

  • 面向口语理解的序列对话上下文建模

    本文提出了一种新的基于递归神经网络（RNN）的序列化对话编码器网络，并将其与传统的语言理解系统和记忆网络进行了比较，实验证明该网络可以减少语义框架错误率。

    May, 2017

  • 多域对话状态生成的并行交互网络

    文章提出了一种基于 Parallel Interactive Networks 方法的多域对话状态追踪模型，通过考虑系统和用户话语在同一轮和不同轮之间的依赖关系，利用插槽级别背景信息和分布式复制机制提取更多表达力强的特征，实现追踪对话状态的目的。

    Sep, 2020

  • 深度循环神经网络实现口语语言标注

    本文研究口语理解技术中的语义解释提取问题，提出基于深度 RNN 的新型架构，通过在 ATIS 和 MEDIA 语料库上的实验，取得了较先前研究更优的最新成果。

    Jun, 2017

  • 基于 RNN 的增量在线口语理解

    提出使用循环神经网络 (RNN) 基于增量处理的方式进行口语语言理解 (SLU) 的意图检测，从而实现系统延迟更低的效果，同时不会显著降低 SLU 系统的准确性。

    Oct, 2019

  • 一种高效的口语理解上下文编码方法

    本论文提出了一种用于语音对话系统的有效的语言理解方法，它包括使用记忆网络来处理多个对话中的话语，以及使用循环神经网络进行上下文编码，以提高语义解析精度和计算效率。

    Jul, 2018

  • 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