Högtalaravsiktsdetektering och semantisk slotfyllning är två kritiska uppgifter i talspråksförståelse (SLU) för dialogsystem. I detta papper beskriver vi en återkommande neurala nätverk (RNN) modell som gemensamt utför intention detaction, slot fyllning, och språk modellering. Den neurala nätverksmodellen fortsätter att uppdatera intention förutsägelsen som ord i transkriberade uttalande anländer och använder det som kontextuella funktioner i den gemensamma modellen. Utvärdering av språkmodellen och SLU-modellen online görs på datauppsättningen för ATIS-benchmarking. När det gäller språkmodellering uppnår vår gemensamma modell 11,8 % relativ minskning av komplexiteten jämfört med den oberoende utbildningsspråkmodellen. När det gäller SLU:s uppgifter överträffar vår gemensamma modell den oberoende modellen för uppgiftsträning med 22,3% på avsiktsförklaringsfelfrekvens, med liten försämring på slot fyllning F1-poäng. Den gemensamma modellen visar också fördelaktig prestanda i realistiska ASR-inställningar med bullriga talingångar.
Gemensam modellering av avsikt klassificering och språk modellering visade lovande förbättringar i avsikt erkännande, särskilt i närvaro av bullriga tal erkännande REF.
Joint Online Spoken Language Understanding and Language Modeling with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}