Naturlig språkförståelse är kärnan i människans datorinteraktioner. Att bygga nya domäner och uppgifter som kräver en separat uppsättning modeller är dock en flaskhals för skalning till ett stort antal domäner och erfarenheter. I det här dokumentet föreslår vi en praktisk teknik som tar upp denna fråga i ett webscale språkförståelsesystem: Microsofts personliga digitala assistent Cortana. Den föreslagna tekniken använder en begränsad avkodningsmetod med en universell slot taggning modell som delar samma schema som samlingen av slot taggers byggd för varje domän. Det föreslagna tillvägagångssättet gör det möjligt att återanvända ankomst- och avgångstider över olika domäner och uppgifter samtidigt som man uppnår praktiskt taget samma prestanda som de slot taggers som utbildats per domän mode.
Det finns också en rad tidigare arbeten om flerdomäninlärning för att utnyttja befintliga domäner: REF föreslog en begränsad avkodningsmetod med en universell modell för märkning av ankomst- och avgångstider.
Natural Language Model Re-usability for Scaling to Different Domains
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}