面向任务型对话系统中语码混合话语的意图检测

意图检测是任务型对话系统的重要组成部分。多年来，人们进行了广泛的研究，产生了许多旨在识别对话中用户意图的SOTA模型。为此，人们探索了多种用于用户话语的向量表示。然而，这些模型和向量化方法更多是在单语言环境下进行评估的。对话系统通常必须处理不同语言的查询。因此，我们针对语码混合以及多语言话语，跨模型与多种向量表示的组合进行实验，并评估这些模型在多语言环境下的可扩展性。我们的目标是为语码混合话语的意图检测过程找到最合适的向量表示与模型组合。我们在两个不同的数据集上进行了评估，其中一个仅包含语码混合话语，另一个包含英语、印地语以及英印语码混合话语。