Talad språkförståelse (SLU) system används i stor utsträckning för att hantera kund-vård samtal. Ett traditionellt SLU-system består av en akustisk modell (AM) och en språkmodell (LM) som används för att avkoda yttrandet och en naturlig språkförståelse (NLU) modell som förutsäger avsikten. Även om AM kan delas mellan olika domäner, måste LM- och NLU-modeller utbildas specifikt för varje ny uppgift. Att förbereda tillräckligt med data för att utbilda dessa modeller är emellertid oöverkomligt dyrt. I detta dokument introducerar vi en effektiv metod för att utöka de begränsade uppgifterna inom huvudområdet. Processen inleds med utbildning av en preliminär NLU-modell baserad på logistisk regression på in-domändata. Eftersom funktionerna är baserade på n = 1, 2-gram, kan vi upptäcka de mest informativa n-gram för varje avsikt klass. Med hjälp av dessa n-gram, hittar vi proverna i den out-of-domain corpus som 1) innehåller önskat n-gram och / eller 2) har liknande intention etikett. De som uppfyller den första begränsningen används för att träna en ny LM-modell och de som uppfyller båda begränsningarna används för att träna en ny NLU-modell. Våra resultat på två olika experimentella setups visar att den föreslagna metoden minskar med 30% den absoluta klassificeringen felfrekvens (CER) jämfört med de preliminära modellerna och det avsevärt överträffar de traditionella dataexpansionsalgoritmer som de som bygger på semi-övervakad inlärning, TF-IDF och inbäddning vektorer.
REF introducerar en teknik för att utöka de begränsade uppgifterna inom domänen för en ny talad språkförståelseuppgift.
Automatic Data Expansion for Customer-care Spoken Language Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}