Att kunna känna igen ord som slots och upptäcka syftet med ett uttalande har varit en angelägen fråga i naturligt språkförståelse. De befintliga verken behandlar antingen slotfyllning och intention detektion separat på ett pipeline sätt, eller anta gemensamma modeller som sekventiellt märka ankomst- och avgångstider samtidigt sammanfatta uttalande-nivå avsikt utan att uttryckligen bevara det hierarkiska förhållandet mellan ord, ankomst- och avgångstider, och intentioner. För att utnyttja den semantiska hierarkin för effektiv modellering föreslår vi en kapselbaserad neural nätverksmodell som utför slotfyllning och intention detektion via en dynamisk routing-by-agreement schema. En omdirigeringsschema föreslås för att ytterligare synergisera slot fyllning prestanda med hjälp av den inferred intention representation. Experiment på två verkliga datauppsättningar visar hur effektiv vår modell är jämfört med andra alternativa modellarkitekturer, samt befintliga tjänster för förståelse av naturligt språk.
REF föreslår en hierarkisk kapsel neurala nätverk för att modellera den hierarkiska relationen mellan ord, slot och intention i ett uttalande.
Joint Slot Filling and Intent Detection via Capsule Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}