【摘 要】
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农业病虫害领域的意图识别和槽位填充研究仍处于起步阶段，除语料严重匮乏外，还面临任务相互独立、忽略彼此相关性和未充分利用意图嵌入信息等挑战性问题。为此，本文提出了一种基于意图嵌入信息和槽位门控机制的意图识别与槽-位填充联合模型（AgIG-IDSF）。首先，该模型在共享编码模块引入了注意力机制用于丰富上下文语义特征；其次，提出了一种融合意图嵌入表示和槽位门控机制的意图-槽位交互方法用以增强意图信息指导
【基金项目】
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国家科技创新2030-新一代人工智能重大项目（2021ZD0113702）；
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农业病虫害领域的意图识别和槽位填充研究仍处于起步阶段，除语料严重匮乏外，还面临任务相互独立、忽略彼此相关性和未充分利用意图嵌入信息等挑战性问题。为此，本文提出了一种基于意图嵌入信息和槽位门控机制的意图识别与槽-位填充联合模型（AgIG-IDSF）。首先，该模型在共享编码模块引入了注意力机制用于丰富上下文语义特征；其次，提出了一种融合意图嵌入表示和槽位门控机制的意图-槽位交互方法用以增强意图信息指导槽位填充任务的能力，进而提高模型的整体识别性能。在包含22个意图类别、10个槽位类别和11976条标注样本的自构建语料上进行了实验。结果表明，AgIG-IDSF模型在该语料上的意图识别精度为94.41%，槽位填充F1值为94.01%，整体识别精度高达88.07%，显著优于包含双向关联模型在内的多种基准模型，表明了该模型在识别农业病虫害意图与槽位方面的有效性。此外，在公共数据集上的实验结果还表明了该模型具有一定的泛化能力。
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