融合多约束条件的意图和语义槽填充联合识别

TP391; 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,通过语义槽门控机制将意图识别的结果作用于语义槽填充任务,并在语义槽填充任务中加入条件随机场(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.实验数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%,语义槽填充的F1值达到99.28%,并在SMP中文人机对话技术评测...

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Published in计算机科学与探索 Vol. 14; no. 9; pp. 1545 - 1553
Main Authors 侯丽仙, 李艳玲, 林民, 李成城
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 内蒙古师范大学 计算机科学技术学院,呼和浩特 010022 01.09.2020
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ISSN1673-9418
DOI10.3778/j.issn.1673-9418.1909009

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Summary:TP391; 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,通过语义槽门控机制将意图识别的结果作用于语义槽填充任务,并在语义槽填充任务中加入条件随机场(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.实验数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%,语义槽填充的F1值达到99.28%,并在SMP中文人机对话技术评测数据集上验证模型的性能.实验结果证明该模型优于其他联合识别模型.
ISSN:1673-9418
DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.1909009