Vi presenterar en generativ neural nätverksmodell för slot fyllning baserat på en sekvens-till-sekvens (Seq2Seq) modell tillsammans med en pekare nätverk, i den situation där endast mening-nivå slot anteckningar finns tillgängliga i de talade dialogdata. Denna modell förutsäger slot värden genom att gemensamt lära sig att kopiera ett ord som kan vara ut-of-vokabulary (OOV) från en inmatning uttalande genom ett pekarnätverk, eller generera ett ord inom ordförrådet genom en uppmärksamhets Seq2Seq modell. Experimentella resultat visar effektiviteten i vår modell för slotfyllning, särskilt när det gäller att ta itu med OOV-problemet. Dessutom integrerar vi den föreslagna modellen i ett språkförståelsesystem och uppnår den senaste prestandan på referensdata.
Zhao m.fl. presenterade en metod som innehåller en pekare nätverk och uppmärksamhetsmekanism för att förbättra slot fyllning REF.
Improving Slot Filling in Spoken Language Understanding with Joint Pointer and Attention
{'venue': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}