Talade dialogsystem använder vanligtvis fördefinierade semantiska slots för att tolka användarnas naturliga språkingångar till enhetliga semantiska representationer. För att definiera ankomst- och avgångstider är domänexperter och professionella notatorer ofta inblandade, och kostnaden kan vara dyr. I detta dokument ställer vi följande fråga: med tanke på en samling omärkta råa ljud, kan vi använda ram semantik teorin för att automatiskt inducera och fylla semantiska slots på ett oövervakat sätt? För att göra detta föreslår vi användning av en toppmodern ram-semantisk parser, och en spektral klusterbaserad slot ranking modell som anpassar den generiska utgången av parsern till målet semantiskt utrymme. Empiriska experiment på en verklig talade dialog dataset visar att de automatiskt inducerade semantiska slots är i linje med de referens slots som skapats av domänexperter: vi observerar en genomsnittlig genomsnittlig precision på 69,36% med hjälp av ASR-transkriberade data. Våra utvärderingar av ankomst- och avgångstider visar också på den lovande framtiden för detta föreslagna tillvägagångssätt.
För att framkalla och fylla den semantiska sloten på ett oövervakat sätt, Chen et al. REF använde en ram-semantisk parser för att tolka de omärkta ASRtranskriserade data och använde en spektral klusterbaserad slot ranking modell för att anpassa utdata från parsern till målet semantiskt utrymme.
Unsupervised induction and filling of semantic slots for spoken dialogue systems using frame-semantic parsing
{'venue': '2013 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding', 'journal': '2013 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}