【摘 要】
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自然语言理解任务的主要目标是运用自然语言处理的相关方法,对用户发出的语句进行解析,转化成结构化的语义表示。本文重点研究了基于语义槽抽取的自然语言理解方法。在基于语
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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自然语言理解任务的主要目标是运用自然语言处理的相关方法,对用户发出的语句进行解析,转化成结构化的语义表示。本文重点研究了基于语义槽抽取的自然语言理解方法。在基于语义槽抽取的自然语言理解任务中,任务的输入是用户的指令型语句,输出为指令的语义槽实体标注序列,如出发日期、出发地点等,故可将语义槽抽取任务看作类似于命名实体识别任务,以序列标注任务的方法解决。本文研究提出了基于Bi-LSTM-CRF模型的语义槽抽取方法,在英文语料ATIS上进行了实验。实验结果表明,基于Bi-LSTM-CRF网络的方法相比于传统机器
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