Talade språkförståelsesystem (SLU) kan tränas på två typer av märkta data: anpassade eller ojusterade. Ojämn data kräver inte ord för ord annotation och är lättare att få. I tidningen fokuserar vi på talspråksförståelse från ojämlika data vars annotering är en uppsättning akt-slot-värde tredubblar. Tidigare arbeten fokuserar vanligtvis på att förbättra slot-värde par förutsägelse och uppskatta dialog agera typer separat, som ignorerar den hierarkiska strukturen av akt-slot-värde tredubblar. Här föreslår vi en ny hierarkisk avkodningsmodell som dynamiskt tolkar handling, slot och värde på ett strukturerat sätt och använder pekarnätverk för att hantera out-of-vokabulary (OOV) värden. Experiment på DSTC2 dataset, ett riktmärke ojämlikt dataset, visar att den föreslagna modellen inte bara överträffar tidigare state-of-the-art modell, men också kan generaliseras effektivt och effektivt till osedda akt-slot typ par och OOV-värden.
REF föreslår en hierarkisk avkodningsmodell för SLU.
A Hierarchical Decoding Model for Spoken Language Understanding from Unaligned Data
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}