语义槽填充相关论文
意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务，两者具有高度相关性，通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入，研究发现用户在现实......
意图识别和语义槽填充是自然语言理解的两个关键任务,主流研究方法是建立意图和语义槽联合识别模型,通过参数共享的方式来体现二者......
随着通讯技术和定位技术的迅速发展,移动目标轨迹语义分析和位置预测问题在日常出行、国防预警以及疫情防控等场景中有着越来越重......
任务型人机对话系统是自然语言处理领域当前的研究热点,相关技术发展近年来一直受到学术界和产业界的广泛关注。口语理解是任务型......
口语理解作为任务型对话系统的第一个流程,在对话系统领域中具有重要的研究意义。目前,对于口语理解任务的研究多基于深度学习方法......
随着科技的发展,任务型对话系统作为自然语言处理技术的重要应用之一,获得众多行业的关注。任务型对话系统旨在针对特定的服务需求......
人机对话系统是指机器能通过语音实时地与用户进行对话,并能为用户提供帮助或服务的系统。人机对话系统通常由语音识别模块、口语......
口语理解是对话系统重要的功能模块,口语理解的性能直接影响后续的对话管理,意图识别和语义槽填充是口语理解的两个关键子任务。本......
意图识别和槽填充是自然语言理解的两个基本任务,它们之间互相携带了对方的信息。本文提出了一种基于BERT-CRF的联合识别模型。实......
对话系统的口语理解通常涉及意图识别和语义槽填充两个任务.目前意图和语义槽填充联合识别成为口语理解研究的主流方法.本文采用一......
语义槽填充是对话系统中一项非常重要的任务,旨在为输入句子的每个单词标注正确的标签,其性能的好坏极大地影响着后续的对话管理模......
意图识别与语义槽填充联合建模正成为口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)的新趋势。但是,现有的联合模型只是简单地将两......
口语理解是对话系统重要的功能模块,语义槽填充和意图识别是面向任务口语理解的两个关键子任务。近年来,联合识别方法已经成为解决......
人工智能的发展和智能设备的推广正在改变着人们的生活,越来越多的用户通过人机对话的方式来获得高效便捷的服务。自然语言理解的......
随着人工智能技术的发展,人机对话系统逐渐出现在了人们的日常生活中。这种任务驱动的人机对话系统能够通过用户提供的信息,协助用......
随着计算技术与人工智能技术的发展,口语对话系统得到了越来越广泛的应用,尤其是面向特定任务的口语对话系统,不仅可以随时随地为......
目前基于深度学习的端到端对话系统因具有泛化能力强、训练参数少、性能好等优势,在学术界和工业界成为了研究热点。意图识别和语......
口语理解包含两个子任务——意图识别和语义槽填充,现有的联合建模方法虽然实现了模型参数的共享,并将意图识别的结果作用于语义槽......
