Jun, 2021

口语理解中的语义概念抽取现状如何？

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TL;DR本文述及基于最近三年的神经网络技术，通过直接从语音信号中提取语义，取代传统的分类式自然语言处理方式，以 spoken language understanding 话题研究为主，在利用未标记的数据进行自我监督训练方面取得了新的突破。同时介绍了针对法语 MEDIA 数据集的最新进展，并提出了得到明显改进的成果，概念误差率（CER）从现有最优系统的 13.6% 降至 11.2%。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 基于端到端神经变形器的口语理解

    本论文介绍了一种基于端到端的神经网络转换器，可以在不需要中间层令牌预测架构的情况下，在音频信号中预测嵌入式变长域、意图和插槽向量，可高效提取所述话语所隐含的语义上下文。

    Aug, 2020

  • 口语理解调查：最新进展与新领域

    该文章对口语理解技术（SLU）的最新进展和前沿进行了全面概述，包括不同方面，如新分类、新领域和相关资源，旨在为该领域未来的研究提供参考。

    Mar, 2021

  • SLUE: 自然语音口语理解评估新基准任务

    创建适用于口语理解评估的基准任务套件，其中包括命名实体识别、情感分析和语音识别，用于跟踪进展，评估预先训练的表示形式，研究管道与端到端方法的效用。

    Nov, 2021

  • 无配对训练数据语音命名实体识别端到端模型

    本文提出了一种基于外部模型训练的新型端到端神经模型，用于提取语音信号中的语义信息，并使用SLU神经模块替换ASR模型的顶层，实现端到端模型的构建。实验结果表明，此方法在QUAERO语料库上具有很高的性能。

    Apr, 2022

  • 端到端口语理解: 低资源环境下语音命令任务的性能分析

    本文研究了利用深度神经网络的端到端口语理解模型(E2E SLU)在非英语智能家居背景下使用的语言特性，证明了优良的E2E SLU表现并不总是需要完美的ASR能力，并且E2E模型相较于传统管道模型在处理背景噪声和语法变异等方面有更出色的性能。该研究还发现，E2E模型通过音调信息识别语音命令概念。

    Jul, 2022

  • 基于预训练SSL、ASR、LM和SLU模型的口语理解整合研究

    本研究旨在探索使用预训练策略增强口语理解任务性能，通过自监督的语音和语言模型在SLU测评基准上进行实验，发现预训练模型可于低资源环境中提升结果，其中以预训练的语言和语音模型分别在情感分析和命名实体识别任务上效果最突出。

    Nov, 2022

  • SLUE Phase-2: 一个不同语种口语理解任务的基准套件

    本研究基于自由可用的语音数据介绍了几种新的语音理解测试任务，包括问题回答、摘要、命名实体定位和对话行为分类，旨在补充现有基准测试并解决SLU评估领域的差距，为便于比较而发布了基准模型。

    Dec, 2022

  • 会话式人工智能的口语理解：近期进展和未来方向

    该论文讨论了使用深度学习技术进行自然语言理解的联合任务，包括意图检测和槽填充，介绍了Spoken Language Understanding/Natural Language Understanding（SLU/NLU）技术和用于解决该问题的最新自然语言处理和深度学习技术，以及如何提高性能的一些方法。

    Dec, 2022