【摘 要】
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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个任务进行关联,建立了两任务间的单向联系,
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1603115),社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金,新疆维吾尔自治区自然科学基金(2017D01C042),四川省科技计划(WA2018-YY007)
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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个任务进行关联,建立了两任务间的单向联系,未充分利用两任务之间的关联关系。考虑到意图识别与语义槽填充的双向关联关系可以使两任务相互促进,提出了一种基于门控机制的双向关联模型(BiAss-Gate),将两个任务的上下文信息进行融合,深度挖掘意图识别与语义槽填充之间的联系,从而优化口语理解的整体性能。实验表明,所提模型BiAss-Gate在ATIS和Sni
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