【摘 要】
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意图识别(Intent Determination,ID)和约束条件分析(SlotFilling,SF)是口语理解(SLU)中的两个重要过程.前者是分类问题,判断话语意图;后者可以看作序列标注问题,给关键信息标
【机 构】
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北京大学计算语言学教育部重点实验室,北京市100871
【出 处】
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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会
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意图识别(Intent Determination,ID)和约束条件分析(SlotFilling,SF)是口语理解(SLU)中的两个重要过程.前者是分类问题,判断话语意图;后者可以看作序列标注问题,给关键信息标特定标签.本文提出了一种LSTM(Long Short-Term Memory Network)联合模型,同时结合了CRF(Conditional Random Field)和注意力机制(AttentionModel).在ID问题上,将所有词语输出层向量的加权和用于分类;在SF问题上,考虑标签之间的转移,计算标签序列在全局的可能性.在中文数据集和ATIS英文数据集上的实验验证了本文所提方法的有效性.
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