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融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法
1
作者
李丹涛
曾碧
+1 位作者
魏鹏飞
蔡佳
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2484-2491,共8页
针对目前意图检测和槽位填充联合学习中未充分考虑交互前标签特征信息的有效提取和融合,缺乏对交互后标签特征的提炼问题,提出一种融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法。主要由意图与槽位标签特征融合交互(label feature fusion int...
针对目前意图检测和槽位填充联合学习中未充分考虑交互前标签特征信息的有效提取和融合,缺乏对交互后标签特征的提炼问题,提出一种融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法。主要由意图与槽位标签特征融合交互(label feature fusion interactive, LFFI)和多头胶囊注意力机制(multi-head capsule attention, MHCA)两大关键模组组成。LFFI-MHCA通过LFFI提取序列中有效的意图和槽位标签信息,对两者进行融合和交互;利用MHCA对交互过程中产生的不同子空间信息进行提炼,获得更为精确的意图和槽位标签特征。该模型在ATIS和SNIPS数据集上进行实验,句子准确率分别为88.1%和89.0%,验证了该模型的有效性。
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关键词
口语理解
意图检测
槽位填充
标签特征融合交互
多头胶囊注意力机制
深度学习
自然语言处理
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职称材料
题名
融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法
1
作者
李丹涛
曾碧
魏鹏飞
蔡佳
机构
广东工业大学计算机学院
工业和信息化部电子第五研究所质量安全检测中心
工业和信息化部电子第五研究所智能产品质量评价与可靠性保障技术工业和信息化部重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2484-2491,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62076074)。
文摘
针对目前意图检测和槽位填充联合学习中未充分考虑交互前标签特征信息的有效提取和融合,缺乏对交互后标签特征的提炼问题,提出一种融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法。主要由意图与槽位标签特征融合交互(label feature fusion interactive, LFFI)和多头胶囊注意力机制(multi-head capsule attention, MHCA)两大关键模组组成。LFFI-MHCA通过LFFI提取序列中有效的意图和槽位标签信息,对两者进行融合和交互;利用MHCA对交互过程中产生的不同子空间信息进行提炼,获得更为精确的意图和槽位标签特征。该模型在ATIS和SNIPS数据集上进行实验,句子准确率分别为88.1%和89.0%,验证了该模型的有效性。
关键词
口语理解
意图检测
槽位填充
标签特征融合交互
多头胶囊注意力机制
深度学习
自然语言处理
Keywords
spoken language understand
intent detection
slot filling
label feature fusion interaction
multi-head capsule attention
deep learning
natural language processing
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法
李丹涛
曾碧
魏鹏飞
蔡佳
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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