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意图和语义槽填充联合识别模型设计方案

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:6.97 MB | 2021-04-12

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　　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填充，但是对于语义槽填充任务没有考虑到标签前后的依赖关系采用双向长短时记忆网络（ BLSTM），由 BLSTM得到隐藏层状态后，对两任务分别加入注意力机制，通过语义槽门控杋制将意图识别的结果作用于语乂槽填充任务，并在语乂槽填充任务中加λ尞件随杋场（CRF）模型，该模型考虑了标签前后的依赖关系从而使得标注结果更为准确。实验教据选择航空信息领域的查询语句，得到的结果是意图识别的准确率达到93.20%，语乂槽填充的F1值达到9.28%，并在SMP中文人机对话技术评测数据集上验证模型的性能。实验结果证眀该模型优于其他联合识别模型。

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