Nov, 2022

任务导向对话的词典注入语义分析

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TL;DR本文提出一种新的基于层次表示的语义分析模型，使用分裂跨度和词汇注入技术，解决动态槽值的问题，取得了 TOP 数据集上最新的最佳结果。
semantic parsinghierarchical representationsdialog systemstop datasetlexicon-injected semantic parser
发现论文，激发创造
  • 使用分层表示进行任务导向对话的语义解析

    本文提出了一种基于层级标注的语义解析方案，能够有效且准确地分析复杂的组合查询，同时发布了包含 44000 个标注查询的数据集，并证明此方案在标准句法分析模型上的表现优于序列到序列的方案。

    Oct, 2018

  • 提高任务导向对话中的语义解析

    本文针对基于任务导向的对话提出了基于分层表示的语义分析方法，并通过嵌入上下文、集成学习和基于语言模型的成对重新排名等三种不同的改进方式来优化模型，将可能存在的分层表示错误进行分类，并展示了三种方法分别纠正不同类型的错误，进而通过将三种技术相结合，提高了 6.4％的准确度和 33％的错误率降低，使其在 TOP 数据集上首次实现了最新的状态 - of-the-art 结果。

    Feb, 2019

  • 对话式语义解析

    本论文提出了一种适用于面向任务的对话系统的语义表示形式，该表示形式可以表示诸如共参照和上下文传递等概念，实现了对话过程中的全面理解。此外，更提出了一种新的 Seq2Seq 模型用于基于会话的解析，并在 ATIS、SNIPS、TOP 和 DSTC2 等数据集上获得了更好或相当的性能。

    Sep, 2020

  • MTOP: 一个全面的多语言任务导向的语义解析基准

    本文提出了一种新的多语言数据集 MTOP，用于任务导向的语义解析，并使用该数据集和其他公开数据集来对最新的多语言预训练模型进行全面的基准测试，得到了 6.3 个 Slot F1 平均提高，并展示了使用预训练模型和自动翻译和对齐，以及远程监督方法结合，以减少槽标签投影中的噪声来实现强大的零 - shot 性能。

    Aug, 2020

  • Cross-TOP：零样本跨模式任务导向的解析

    本文介绍了一种名为 Cross-TOP 的零 - shot 方法，通过利用用户请求的词汇和语义相似性，训练单个交叉架构解析器以服务于垂直内的任意数量的任务，从而为新任务引导语义解析器提供可扩展的方式。

    Jun, 2022

  • 通过固有建模实现低资源任务导向语义解析

    本研究提出了一种基于任务的语义解析模型来提高在低资源环境下的学习效率，并通过预处理和训练过程探索了本体标签的内在属性，以作为知识库，最终实现了在模型效率和性能方面的提升。

    Apr, 2021

  • 抽象问答作为复合任务导向的语法解析

    本文提出了一种基于 QA 技术的自然化语义分析方法，解决了先前基于序列到序列 (seq2seq) 模型生成线性化解析树的一些局限性，减少语义偏差，拥有很好的性能表现。

    May, 2022

  • 使用大型语言模型的零样本任务导向语义解析

    本研究探讨了如何利用大型语言模型进行零 - shot 语义解析的方法，提出了一种名为 ZEROTOP 的采用问答 (QA) 问题分解语义解析问题的解决方案，并通过精调语言模型在 QA 数据集上的表现，实现了对 MTOP 数据集中约 16% 的短语进行无标注数据的语义解析。

    Dec, 2022

  • 任务导向语义解析中的 Transformer 诊断

    本文研究了 BART 和 XLM-R 两种目前最先进的基于 transformers 的任务导向语义解析模型在单语和多语境下的表现，实验证明它们不仅在消歧意图 / 槽方面有困难，而且在生成句法上有效的语义框架方面也遇到了问题，主要原因是在把句子片段抽取到框架中时存在歧义，导致语法无效。不过，该模型同时也为是否正确或不正确的语义框架给出了充足的指标，使得该模型可以轻松部署在生产环境中。

    May, 2021

  • 多语言任务导向对话的情境语义解析

    通过机器翻译自动翻译对话数据集并使用新的上下文语义解析模型，该方法在多个数据集上提高了准确性并创建了高准确度的多语言对话数据集。

    Nov, 2021