Jan, 2021

基于语言丰富和上下文感知的零样本槽位填充

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TL;DR提出了一种新的零射击槽填充神经模型 LEONA，通过利用语言特征、命名实体识别提示、预训练语言模型的上下文嵌入，从而获得领域无关的上下文感知表示，通过三步骤 fine-tunes 产生独立于槽的标签，并使用可推广的上下文感知语句 - 槽相似特征将其上下文化以产生每个单词的针对特定槽的预测，总体而言，在 SNIPS、ATIS、MultiWOZ 和 SGD 数据集上，从未见过的领域平均表现优于 SOTA 模型 17.52％、22.15％、17.42％ 和 17.95％
slot fillingzero-shot slot fillingneural modelcontext-awarenamed entity recognition
发现论文，激发创造
  • 具有示例值的强韧的零样本跨领域隙槽填充

    在面对数据量缺乏的多领域任务型对话系统中，本文提出一种结合了槽位值示例及其描述信息的学习方法，从而得到可在不同领域中迁移的槽位语义表示，并在两个多领域数据集上实现了比最先进方法更好的效果表现。

    Jun, 2019

  • 自监督协同训练实现开放领域槽位填充

    这篇论文提出了一个名为 SCot 的自我监督协同训练框架，它需要零个领域内手动标记的训练例子，并且通过引入三个阶段来最小化性能差距，证明了在开放域槽填充中可行性，通过使用伪标签和自我监督强化三个阶段的性能，SCot 在 SGD 和 MultiWoZ 数据集上的性能比现有的模型分别提高了 45.57％和 37.56％。

    Mar, 2023

  • 构建工业级对话助手的零 - shot 槽填充系统的方法

    我们提出了一种基于大型语言模型（LLM）的插槽填充系统，用于在跨多种工业级应用领域中的会话助手中执行对话状态跟踪。

    Jun, 2024

  • 零样本槽位填充的强健检索增强生成

    本文提出了一种使用 hard negatives 和强健的训练程序增强检索生成模型而进行零样本槽填充的新方法，该方法在 T-REx 和 zsRE 槽填充数据集上都有较大的改进，并在 KILT 排行榜上排名首位。此外，通过零 / 少样本学习的组合，我们在 TACRED 数据集的新变体上演示了我们系统的适应能力，并发布了源代码和预训练模型。

    Aug, 2021

  • 自适应端到端度量学习用于零样本跨领域槽填充

    基于深度学习和大规模标注数据，本论文提出了一种适应性的端到端度量学习方案，用于解决零样本槽填充的挑战性问题，并通过级联式联合学习框架、上下文感知软标签表示和槽级对比表示学习方法，有效地缓解了数据和标签转移问题，实验证明了该方法优于其他竞争基线模型。

    Oct, 2023

  • HierarchicalContrast：一个用于跨领域零样本槽位填充的粗到精对比学习框架

    在任务导向的对话场景中，跨领域零样本槽填充在利用源领域知识学习高泛化能力模型的同时，在未标注数据的未知目标领域中起到至关重要的作用。然而，现有最先进的零样本槽填充方法在目标领域中的泛化能力有限，只对已见槽显示有效的知识转移，在未见槽上表现不佳。为了缓解这一问题，我们提出了一种新颖的分层对比学习框架（HiCL）用于零样本槽填充。具体而言，我们提出了一种基于高斯分布嵌入的粗细粒度对比学习方法，以学习语句标记之间的广义深层语义关系，通过优化之间和之内的标记分布距离。这促使 HiCL 在训练阶段泛化到未见的槽类型上。此外，我们提出了一种新的迭代标签集语义推断方法，可以不偏不倚地分别评估在先前的零样本槽填充评估方法中与它们的对应槽类型相纠缠的未见槽类型的性能。对四个数据集的广泛经验性实验证明，所提出的方法的性能与当前最先进的零样本槽填充方法相当甚至更好。

    Oct, 2023

  • 利用检索到的样本进行少样本意图分类和槽填充

    本文探讨了如何在缺乏足够资源的情况下，通过基于检索的方法完成少量样本学习并用于意图分类和填槽任务。我们提出了一种基于跨度级别检索的方法，通过一种新颖的批次 - softmax 目标函数，在相似的具有相同标签的跨度之间学习上下文化表示。我们的方法在 CLINC 和 SNIPS 基准测试中超过了先前的系统。

    Apr, 2021

  • 利用上下文信息优化槽填充

    本文提出了一种新的方法，即在表示级别和任务特定（即标签）级别上融合上下文信息以区分上下文对单词表示和单词标签的影响，在三个基准数据集上的实验显示，我们的模型比现有模型更加有效，在 Slot Filling 任务中实现了三个基准数据集的新的最优结果。

    Nov, 2019

  • 通过基于原型对比学习和标签混淆构建至目标领域的桥梁：重探零样本学习在槽填充中的应用

    本文提出了一种基于原型对比学习和动态标签混淆策略的零样本槽位填充方法，能够有效地解决现有方法在目标领域中无法实现有效知识转移，无法处理目标领域中未知槽位的问题。实验结果表明，本文提出的方法在未知槽位方面取得了显著改进，并在槽位填充任务中创造了新的技术水平。

    Oct, 2021

  • 领域扩展的零样本帧语义分析

    本文提出了一种基于深度学习的方法，利用多任务学习中的槽位描述来快速启动新领域的语义解析模型，解决了对话系统领域扩展问题，同时消除了手动注释数据或显式模式对齐的需求，并在多个领域的实验中展现出显著的槽位填充性能优化。

    Jul, 2017