WWWMar, 2021

对话系统的意图 - 槽位自动识别

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TL;DR该研究提出了自然语言对话系统中自动推断语义意图和关键词槽位的新方法，通过应用 Apriori 算法，设计了一种包含角色标注，概念挖掘，模式挖掘三步的粗略到精细的三步流程，实验表明该方法不仅适用于领域内和领域间的数据，具有良好的适应性，而且大大减少了手动工作。
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发现论文，激发创造
  • 基于胶囊神经网络的联合槽位填充与意图识别

    本研究提出了基于 capsule 的神经网络模型，通过动态路由协议实现槽填充和意图检测，从而有效地利用了语义层次结构。实验表明，与其他模型结构以及现有自然语言理解服务相比，我们的模型具有更好的性能。

    Dec, 2018

  • 无监督任务型对话中槽位模式识别

    提出了一种无监督的方法来从未标注的对话语料库中识别 slot schema，通过在特定领域的语言模型和无监督的解析结构的帮助下提取候选槽位，并通过从粗到细的聚类来诱导槽类型，显示了该方法在 MultiWoz 和 SGD 数据集上诱导槽模式的显着性能改进，并证明了诱导槽模式对于对话状态跟踪和响应生成的有效性。

    May, 2022

  • 目标导向对话系统的简单、快速、准确的意图分类和槽位标记

    本文探讨了利用自我注意力、卷积和循环模型进行语音理解的各种方法，提出了一种适用于工业环境的 “标签 - 循环” 模型，能够准确快速地进行意图分类和词条标注，同时在 Snips 数据集中实现了 30% 以上的误差降低。

    Mar, 2019

  • 通过预训练语言模型探测和多层对比学习实现槽位归纳

    在本研究中，我们研究了无需显式标注的词级槽位注释的情况下，用于识别 Task-oriented Dialogue Systems 中的槽位边界的槽位感知（Slot Induction）任务，并提出利用无监督预训练语言模型（PLM）探测和对比学习机制，结合可从 Task-oriented Dialogue Systems 中获得的句级意图标签信号，从而在两个自然语言理解基准数据集上展现出有效性，同时能够填补与词级监督模型之间的差距。当推广到新兴意图时，我们的槽位感知目标还提供了改进的槽位标签表示，从而提高了槽位填充任务的性能。

    Aug, 2023

  • 基于多阶段粗 - 细对比学习的对话意图识别

    本文提出了一个多阶段的粗到细对比学习模型训练方案，用于联合对比学习和聚类在任务导向的对话中识别意图，该方法在 DSTC11 跟踪 2 评估结果中排名第一。

    Mar, 2023

  • 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

  • 基于对话的意图识别：DSTC 11 面向任务导向对话任务的研究

    本文提出一个针对客户服务交互的自动感知意图的基准测试，探讨了虚拟助手、bot 架构设计、意图识别、客户服务交互和评估方法方面的研究成果，并在挑战中收到了来自 34 个团队的提交和结果。

    Apr, 2023

  • 主动发现面向任务型对话的新插槽

    本文提出了一种新的信息提取框架，结合主动学习方法将非预定义领域槽发现纳入对话管理过程中，实现对话机器人任务中的自动领域学习，充分发挥数据和人类经验的作用。

    May, 2023

  • 文本话语中的新意图和领域的自动发现

    提出了一种名为 ADVIN 的用于自动发现大量未标记数据中的新领域和意图的框架，其采用开放式分类模型识别所有可能包含新意图的话语，使用成对边缘损失函数的知识转移部分以无监督的方式发现多个隐含意图类别并将其层次化链接成领域并形成意图 - 领域分类法，这显著优于三个基准数据集和商业语音驱动代理的实际用户话语。

    May, 2020

  • 从过去的对话中挖掘意图信息以供会话代理使用

    本文提出了意图发现框架，通过自动聚类类似用户话语并手动注释，再通过对未被聚类映射的话语标记意图标签和标记传播，从原始对话中生成意图训练数据，以有效地解决在聊天机器人开发过程中遇到的用户话语分类问题，并验证了该框架的有效性。

    May, 2020