【摘 要】
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口语语言理解(SLU)中的槽填充和意图识别任务通常是分别进行建模,忽略了任务之间的关联性。基于深度学习优势提出一种BLSTM-CNN-CRF学习框架,为槽填充和意图识别任务构建联合
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2016YFF020440508)
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口语语言理解(SLU)中的槽填充和意图识别任务通常是分别进行建模,忽略了任务之间的关联性。基于深度学习优势提出一种BLSTM-CNN-CRF学习框架,为槽填充和意图识别任务构建联合模型。双向长短期记忆网络(BLSTM)对全句的单词标签进行标注,卷积神经网络(CNN)用以提取全句的语义特征,条件随机场(CRF)通过解码单词标签与语义特征,获得全句的最佳序列标签。在航空旅行信息系统(ATIS)数据集上的实验表明,联合模型在不依赖于任何人工特征的情况下获得较高性能。
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