Avsiktsförklaringsdetektering och slotfyllning är två huvuduppgifter för att bygga ett talspråksförståelsesystem (SLU). Flera djupt lärande baserade modeller har visat goda resultat på dessa uppgifter. De mest effektiva algoritmer är baserade på strukturer av sekvens till sekvens modeller (eller "encoder-dekoder" modeller), och generera avsikterna och semantiska taggar antingen med hjälp av separata modeller ((Yao et al., 2014; Mesnil et al., 2015; Peng och Yao, 2015; Kurata et al., 2016; Hahn et al., 2011) ) eller en gemensam modell ((Liu och Lane, 2016a; HakkaniTür et al., 2016; Guo et al., 2014) ). De flesta av de tidigare studierna, dock, antingen behandla intention upptäckt och slot fylla som två separata parallella uppgifter, eller använda en sekvens till sekvens modell för att generera både semantiska taggar och avsikt. De flesta av dessa metoder använder en (gemensam) NN-baserad modell (inklusive koddekorstruktur) för att modellera två uppgifter, vilket innebär att de inte kan dra full nytta av de ömsesidiga effekterna mellan dem. I detta dokument, ny Bi-modell baserad RNN semantiska ram tolkning nätverk strukturer är utformade för att utföra avsikt detektering och slot fylla uppgifter gemensamt, genom att överväga deras korseffekter till varandra med hjälp av två korrelerade dubbelriktade LSTM (BLSTM). Vår Bi-modell struktur med en dekoder uppnår state-of-the-art resultat på riktmärket ATIS data (Hemphill et al., 1990; Tur et al., 2010), med cirka 0,5% avsikt noggrannhet förbättring och 0,9 % slot fyllning förbättring.
I REF införs en struktur med två modeller (RNN) för att överväga korseffekter mellan detektering av avsikter och fyllning av ankomst- och avgångstider.
A Bi-model based RNN Semantic Frame Parsing Model for Intent Detection and Slot Filling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}