Sequence-to-sequence djupt lärande har nyligen dykt upp som ett nytt paradigm i övervakad inlärning för talspråksförståelse. Men de flesta av de tidigare studierna utforskade denna ram för att bygga en enda domän modeller för varje uppgift, såsom slot fyllning eller domänklassificering, jämföra djupt lärande baserade metoder med konventionella sådana som villkorliga slumpmässiga fält. I detta dokument föreslås en holistisk multi-domän, multi-task (dvs. Modellering av slot-fyllning, domän- och avsiktsdetektering) för att uppskatta kompletta semantiska ramar för alla användaranföranden riktade till ett konversationssystem, vilket visar den distinkta kraften hos djupinlärningsmetoder, nämligen tvåriktade recidiverande neurala nätverk (RNN) med långsiktiga minnesceller (LSTM) (RNN-LSTM) för att hantera sådan komplexitet. Bidragen från det presenterade arbetet är trefaldiga: (i) vi föreslår en RNN-LSTM-arkitektur för gemensam modellering av slot fyllning, intention beslutsamhet, och domänklassificering; (ii) vi bygger en gemensam multi-domain modell som möjliggör multi-task djupt lärande där data från varje domän förstärker varandra; (iii) vi undersöker alternativa arkitekturer för att modellera lexiskt sammanhang i talspråksförståelse. Förutom enkelheten i den enda modellen, experimentella resultat visar kraften i en sådan strategi på Microsoft Cortana verkliga användardata över alternativa metoder som bygger på en enda domän / task djupt lärande.
Hakkani-Tur m.fl. REF föreslog en flerdomänbaserad SLU-modell med dubbelriktad LSTM.
Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing Using Bi-Directional RNN-LSTM.
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}