Toppmoderna slot fylla modeller för målorienterade människor / maskiner konversationsspråk förståelse system förlitar sig på djupt lärande metoder. Även om multi-task utbildning av sådana modeller lindrar behovet av stora inom-domän annoterade dataset, bootstrappa en semantisk parsing modell för en ny domän med endast semantiska ramen, såsom back-end API eller kunskapsdiagram schema, är fortfarande en av de heliga Graal uppgifter språkförståelse för dialogsystem. I detta dokument föreslås ett djupt lärande baserat tillvägagångssätt som endast kan använda slot beskrivningen i sammanhang utan behov av några märkta eller omärkta in-domäner exempel, för att snabbt bootstrap en ny domän. Huvudidén med detta dokument är att utnyttja kodning av slot namn och beskrivningar inom en multi-task djupt inlärd slot fyllning modell, för att implicit anpassa slots över domäner. Det föreslagna tillvägagångssättet är lovande för att lösa problemet med domänskalning och eliminera behovet av manuellt kommenterade data eller explicit schemaanpassning. Dessutom visar våra experiment på flera domäner att detta tillvägagångssätt resulterar i betydligt bättre prestanda för ankomst- och avgångstider jämfört med att endast använda in-domändata, särskilt i systemet med låga datamängder.
REF utnyttjar slotetikettbeskrivningarna för att tolka de nya semantiska ramarna för domänskalning.
Towards Zero-Shot Frame Semantic Parsing for Domain Scaling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}