Uppmärksamhet-baserade återkommande neurala nätverk modeller för gemensam intention detektering och slot fyllning har uppnått den toppmoderna prestanda, medan de har oberoende uppmärksamhet vikter. Med tanke på att slot och intention har den starka relationen föreslår detta dokument en slot gate som fokuserar på att lära sig förhållandet mellan intention och slot uppmärksamhet vektorer för att få bättre semantiska bildresultat genom den globala optimeringen. Experimenten visar att vår föreslagna modell avsevärt förbättrar den semantiska ramnoggrannheten på meningsnivå med 4,2 % respektive 1,9 % relativ förbättring jämfört med den uppmärksammade modellen på referensdatauppsättningarna ATIS respektive Snips 1.
REF införde slot-gated modeller för att lära sig förhållandet mellan avsikt och slot uppmärksamhet vektorer och bättre fånga semantik användare uttalanden och frågor.
Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}