封闭领域聊天机器人中的意图检测与槽位提示
计算与语言
2019-01-14 v2 人工智能
摘要
在本文中，我们介绍了一种用于预测回答职业相关查询的聊天机器人中查询的意图与槽位的方法。我们采用多阶段方法，其中两个过程（意图分类与槽位标注）在不同阶段相互为对方的决策提供信息。该模型将问题分解为多个阶段，一次解决一个问题，并将当前阶段的相关结果传递给下一阶段，从而缩减后续阶段的搜索空间，并最终使每一阶段后的分类与标注更为可行。我们还观察到，在每个阶段放宽槽位标注中模糊实体匹配的规则（通过为每个阶段维护一个独立的命名实体标注器）有助于提升性能，尽管会略微增加假阳性。我们的模型在意图分类上取得了 F1 分数为 77.63%、在槽位标注上取得了 82.24% 的 SOTA 性能，该数据集我们将与论文一同公开发布。
引用
@article{arxiv.1812.10628,
title = {Intent Detection and Slots Prompt in a Closed-Domain Chatbot},
author = {Amber Nigam and Prashik Sahare and Kushagra Pandya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.10628},
year = {2019}
}
备注
Accepted paper for IEEE ICSC 2019 (4 pages, 1 figure, 6 tables)