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无需迁移的数据高效多语言槽位标注
利用 TWOSL 方法，可以跨语言自动抽取并归类任务相关信息，即使缺乏标注数据，也能完成快速且数据高效的多语种对话标记。
PDFa year ago
零样本学习的联合意图和槽位标记
通过零样本学习的方法，实现了目的性对话系统中的意向分类和槽位标注任务。研究表明，将意向和槽位之间的依赖关系建模，以及通过神经网络将单词和句子转换成嵌入空间，是提高任务准确性的关键因素。
PDF2 years ago
通过问答改进和提高对话槽位标注的效率
本论文研究了将对话任务转换成问答任务，以便利用现有的基于转换器的预训练语言模型解决一些自然语言理解任务中的挑战，特别是对话区域中的槽标记。研究结果表明，QA 调整的预训练语言模型可应用于 SL 任务，并达到了新的性能表现，从而提高了其性能和
PDF2 years ago
EMNLP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
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。
PDF3 years ago
EMNLP面向任务机器人的上下文感知自注意力自然语言理解
本文针对当前自然语言理解中存在的上下文信息缺失问题，提出了一种基于多信号的上下文感知自注意力自然语言理解 (CASA-NLU) 的模型，其能够获得比传统循环神经网络基线更好的性能，在两个对话数据集上分别提升了 IC 的任务 7% 和公共数据
PDF5 years ago
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。
PDF5 years ago