【摘 要】
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口语理解是语言处理中的重要组成部分。在语言翻译中,口语理解可以将自然语言用户的话语解析为语义框架。为了提高口语理解的性能,在多回合对话中可以加入上下文信息。但是收
【机 构】
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哈尔滨医科大学马克思主义学院,中国劳动关系学院图书馆
【基金项目】
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中国科协调研宣传部资助类项目(XFCC2020ZZ004-06)
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口语理解是语言处理中的重要组成部分。在语言翻译中,口语理解可以将自然语言用户的话语解析为语义框架。为了提高口语理解的性能,在多回合对话中可以加入上下文信息。但是收集大规模的人工标记的多轮对话语料库是复杂,昂贵的,且不现实的。所以在此提出了一个上下文编码语言转换器(CLT)模型,以便于利用各种上下文信息。实验结果表明,在两个大规模的单轮对话基准测试和一个大规模多回合对话测试中,该模型与现有的转移学习方法相比,性能提高显著。
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