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PRoDeliberation：面向端到端口语理解的并行强化沟通
Spoken Language Understanding (SLU) 的关键组成部分是将语音转化为语义分析，以便进行任务执行。本研究介绍了 PRoDeliberation，一种利用基于连接主义时间分类的解码策略和降噪目标来训练稳健的非自回
PDF22 days ago
多层次多粒度对比学习驱动口语理解
提出了一种多级多粒度的语音语义理解（SLU）框架 MMCL，应用对比学习在话语级、槽位级和词级三个层级上，实现意图和槽位之间的互相引导，通过对公开的多意图 SLU 数据集的实验结果和进一步分析，证明了模型取得了新的最先进结果，在 MixAT
PDFa month ago
LaDA：用于零样本跨语言神经网络语言建模的潜在对话动作
这篇论文提出了一种新的 LaDA 模型，在跨语言自适应的语音理解系统中使用潜在对话动作层来优化解码策略，以提高对复杂多语言意图和槽值的处理能力，并在零样本和少样本适应方面取得了最先进的结果。
PDFa year ago
利用离散单元作为中间目标提高无文本口语理解
本研究提出使用内容分离的离散单元作为中间指导，以提高文本缺失情况下的口语理解性能，结果表明该方法在五个 SLU 基准语料库上优于基准方法，并且该单位指导可以促进少样本学习，增强模型处理噪声的能力。
PDFa year ago
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。
PDF2 years ago
使用 Conformer 模型进行口语理解的不同方法研究
本文研究了一种结合 ASR 和 NLU 功能的语音意图理解技术，将单个 Conformer 模型的不同组件以不同的方式进行组合，研究了各种方法的优劣，并提出了一种新的 CTS 方法来提高端到端模型的准确性和处理速度，相对于最佳的两阶段 SL
PDF2 years ago
面向通用语音助手的端到端口语理解
本文介绍了一种基于可预训练的差分可训练模型和使用 Transformer 的层次化系统的语音识别模型，旨在提高其在商用语音助理中的应用性能。实验表明，与基准系统相比，在一些神经网络模型和数据集之上达到了较好的表现。在对数据进行了重新标注并进
PDF3 years ago
使用连续标记界面集成预训练网络进行端到端口语理解
本文提出了一种简单而健壮的端到端 SLU 模型所需的连续 Token 接口（CTI），从而使 ASR 和 NLU 网络获得网络集成。在确保仅使用预训练的网络时，我们在 E2E 方式下训练 SLU 网络，并在多任务学习下对异构数据进行培训，
PDF3 years ago
COLING一种基于深度强化学习的增强式通用序列标注系统的新概念
本文提出了一种基于深度强化学习的增强通用序列标注系统，其中包括一个深度神经网络模型和一个基于深度强化学习的增强标记器，该系统在 ATIS 和 CoNLL-2003 基准数据集上得到了验证，并比现有最先进模型优异了 1.9% 和 1.4%。
PDF6 years ago
边缘上的口语理解
本文介绍了一种嵌入式的、面向小型物联网应用的 Spoken Language Understanding 系统，并证明其性能可以与基于云的商业解决方案相媲美。同时，我们还提供了我们实验使用的数据集，旨在促进 SLU 社区的可重复性和有益性。
PDF6 years ago
NIPS建立一个可扩展的自助式口语理解架构：Just ASK
该论文介绍了 Alexa 技能套件 (ASK) 的机器学习架构设计，该技能套件是一个大规模的口语语言理解 (SLU) 软件开发套件 (SDK)，旨在让第三方开发人员扩展亚马逊虚拟助手 Alexa 的功能。ASK 强调灵活性、可预测性和快速迭
PDF7 years ago