期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于图注意力网络的多意图识别与语义槽填充联合模型
1
作者 张玉慧 陈黎 +1 位作者 琚生根 李每文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期5509-5525,共17页
口语理解是任务型对话系统的关键任务,主要由语义槽填充和意图识别两个子任务组成.目前主流的方法是对语义槽填充和意图识别进行联合建模.虽然这种方法在语义槽填充和意图识别上都取得了不错的效果,但依然存在联合建模中意图识别和语义... 口语理解是任务型对话系统的关键任务,主要由语义槽填充和意图识别两个子任务组成.目前主流的方法是对语义槽填充和意图识别进行联合建模.虽然这种方法在语义槽填充和意图识别上都取得了不错的效果,但依然存在联合建模中意图识别和语义槽填充交互过程的错误传播问题以及多意图场景下多意图信息与语义槽信息的错误对应问题.针对上述问题,提出一种基于图注意力网络的多意图识别与语义槽填充联合模型(WISM).WISM模型通过细粒度(单词级)意图与语义槽建立单词级别一对一映射关系以修正多意图信息与语义槽之间的错误对应关系,然后通过构建单词-意图-语义槽的交互图,并利用细粒度下的图注意力网络建立两个任务之间的双向联系以此来降低交互过程中错误传播问题.在MixSINPS和MixATIS数据集上的实验结果表明,WISM相较于现有的最新模型在语义准确率分别提高2.58%和3.53%.所提模型在提高语义准确率的同时展示了多意图信息与语义槽之间的映射关系. 展开更多
关键词 口语理解 多意图识别 语义槽填充 联合建模 图注意力网络
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部