I detta dokument studerar vi problemet med dataförstärkning för språkförståelse i uppgiftsorienterad dialog. I motsats till tidigare arbete som förstärker ett uttalande utan att beakta dess förhållande till andra uttalanden föreslår vi en sekvens-till-sekvens-genereringsbaserad dataförstärkningsram som utnyttjar ett uttalandes samma semantiska alternativ i utbildningsdatan. En ny mångfaldsrankning inkorporeras i yttranderepresentationen för att få modellen att producera olika uttalanden och dessa mångfacetterade uttalanden bidrar till att förbättra språkförståelsemodulen. Experimentella resultat på Airline Travel Information System dataset och en nyskapad semantisk ram annotation på Stanford Multi-turn, Multidomain Dialogue Dataset visar att vårt ramverk uppnår betydande förbättringar på 6,38 respektive 10,04 F-poäng när endast en utbildning om hundratals uttalanden är representerade. Fallstudier bekräftar också att vår metod genererar olika uttalanden. Titel och sammanfattning på kinesiska
I REF föreslås en ram för datainsamling för att modellera förhållandet mellan uttalanden av samma semantiska ram i utbildningsuppgifterna.
Sequence-to-Sequence Data Augmentation for Dialogue Language Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}