一种结合词级别意图检测的栈传播框架用于口语语言理解
计算与语言
2019-09-06 v1
摘要
意图检测与槽填充是构建口语语言理解（SLU）系统的两个主要任务。这两个任务紧密关联，且槽位往往高度依赖于意图。在本文中，我们提出一种用于 SLU 的新颖框架，以更好地融入意图信息，进而引导槽填充。在我们的框架中，我们采用带有栈传播（Stack-Propagation）的联合模型，其可直接将意图信息用作槽填充的输入，从而捕获意图语义知识。此外，为进一步缓解错误传播，我们对栈传播框架执行词级别意图检测。在两个公开数据集上的实验表明，我们的模型达到了最先进性能，并以较大幅度优于其他先前方法。最后，我们在框架中使用了来自 Transformer 的双向编码器表示（BERT）模型，进一步提升了我们在 SLU 任务中的性能。
引用
@article{arxiv.1909.02188,
title = {A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding},
author = {Libo Qin and Wanxiang Che and Yangming Li and Haoyang Wen and Ting Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.02188},
year = {2019}
}
备注
Accepted at EMNLP 2019