Jan, 2021
自然语言理解中联合意图检测和槽位填充模型调查
A survey of joint intent detection and slot-filling models in natural language understanding
H. Weld, X. Huang, S. Long, J. Poon, S. C. Han
TL;DR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。