Talad språkförståelse (SLU), som vanligtvis innebär avsiktsbestämning och slot fyllning, är en kärnkomponent i talade dialogsystem. Gemensamt lärande har visat sig vara effektivt i SLU med tanke på att slottaggar och intentioner är tänkta att dela kunskap med varandra. De flesta befintliga metoder för gemensamt lärande tar dock endast hänsyn till gemensamt lärande genom att dela parametrar på ytnivå snarare än semantisk nivå. I detta arbete föreslår vi en ny självuppmärksam modell med grindmekanism för att fullt ut utnyttja den semantiska korrelationen mellan slits och intention. Vår modell får först intention-augmented inbäddningar baserade på neurala nätverk med själv-attention mekanism. Och sedan den intention semantiska representationen används som grinden för märkning slot taggar. Målen för båda uppgifterna optimeras samtidigt genom gemensamt lärande på ett end-to-end-sätt. Vi utför experiment på populära riktmärken för ATIS. Resultaten visar att vår modell uppnår state-of-the-art och överträffar andra populära metoder med stor marginal när det gäller både intention detection felfrekvens och slot fyllning F1-score. Denna uppsats ger ett nytt perspektiv för forskning om SLU.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I Ref föreslogs att man skulle utnyttja en självuppmärksam mekanism och grindmekanismsmodell för gemensam fyllning av ankomst- och avgångstider och intentionsklassificering och uppnå de senaste resultaten när målen för båda uppgifterna samtidigt optimerades genom gemensamt lärande från början till slut.
A Self-Attentive Model with Gate Mechanism for Spoken Language Understanding
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}