Talad språkförståelse (SLU) är en viktig komponent i målorienterade dialogsystem som skulle tolka användarens uttalanden till semantiska bildrepresentationer. Traditionellt utnyttjar SLU inte dialoghistoriken bortom den tidigare systemsvängen och kontextuella tvetydigheter löses av nedströmskomponenterna. I detta dokument utforskar vi nya tillvägagångssätt för modellering av dialogkontext i ett återkommande neuralt nätverk (RNN) baserat språkförståelsesystem. Vi föreslår Sekventiell dialog Encoder Network, som gör det möjligt att koda sammanhang från dialoghistoriken i kronologisk ordning. Vi jämför prestandan av vår föreslagna arkitektur med två kontextmodeller, en som använder bara föregående tur sammanhang och en annan som kodar dialog sammanhang i ett minnesnätverk, men förlorar ordningen av uttalanden i dialoghistorien. Experiment med flerdomändialogdata visar att den föreslagna arkitekturen resulterar i minskade semantiska felfrekvenser.
Liksom i, historiken av användaranföranden beaktas också i REF, i kombination med en dialog sammanhang kodare.
Sequential Dialogue Context Modeling for Spoken Language Understanding
{'venue': 'SIGDIAL Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}