EMNLPApr, 2021
面向目标对话系统中意图分类和槽位标记对现实世界噪声的鲁棒性研究
On the Robustness of Intent Classification and Slot Labeling in Goal-oriented Dialog Systems to Real-world Noise
Sailik Sengupta, Jason Krone, Saab Mansour
TL;DR通过研究七种噪声类型对话系统中意图分类和槽位标记模型在真实环境中出现的问题,我们设计了一种增加数据的方法来提高模型性能,使得我们能够训练出一个在各种噪声现象下都具有鲁棒性的 IC/SL 模型。