ChatGPT引发了新一轮的科技革命,使得对话系统成为研究热点。口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的第一部分,对系统整体的表现具有重要影响。在最近几年中,得益于大规模语言模型的成功,口语理解任务取得了...ChatGPT引发了新一轮的科技革命,使得对话系统成为研究热点。口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的第一部分,对系统整体的表现具有重要影响。在最近几年中,得益于大规模语言模型的成功,口语理解任务取得了较大的发展。然而,现有工作大多基于书面语数据集完成,无法很好地应对真实口语场景。为此,该文面向与书面语相对的口语,重点关注医疗领域这一应用场景,对现有的医疗领域对话系统口语理解任务进行综述。具体地,该文阐述了医疗口语理解任务的难点与挑战,并从数据集、算法和应用的层面梳理了医疗口语理解的研究现状及不足之处。最后,该文结合生成式大模型的最新进展,给出了医疗口语理解问题新的研究方向。展开更多
文摘ChatGPT引发了新一轮的科技革命,使得对话系统成为研究热点。口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的第一部分,对系统整体的表现具有重要影响。在最近几年中,得益于大规模语言模型的成功,口语理解任务取得了较大的发展。然而,现有工作大多基于书面语数据集完成,无法很好地应对真实口语场景。为此,该文面向与书面语相对的口语,重点关注医疗领域这一应用场景,对现有的医疗领域对话系统口语理解任务进行综述。具体地,该文阐述了医疗口语理解任务的难点与挑战,并从数据集、算法和应用的层面梳理了医疗口语理解的研究现状及不足之处。最后,该文结合生成式大模型的最新进展,给出了医疗口语理解问题新的研究方向。
