构建了基于BERT的双向连接模式BERT-based Bi-directional Association Model(BBAM)以实现在意图识别和槽位填充之间建立双向关系的目标,来实现意图识别与槽位填充的双向关联,融合两个任务的上下文信息,对意图识别与槽位填充两个任务之...构建了基于BERT的双向连接模式BERT-based Bi-directional Association Model(BBAM)以实现在意图识别和槽位填充之间建立双向关系的目标,来实现意图识别与槽位填充的双向关联,融合两个任务的上下文信息,对意图识别与槽位填充两个任务之间的联系进行深度挖掘,从而优化问句理解的整体性能.为了验证模型在旅游领域中的实用性和有效性,通过远程监督和人工校验构建了旅游领域问句数据集TFQD(Tourism Field Question Dataset),BBAM模型在此数据集上的槽填充任务F 1值得分为95.21%,意图分类准确率(A)为96.71%,整体识别准确率(A_(sentence))高达89.62%,显著优于多种基准模型.所提出的模型在ATIS和Snips两个公开数据集上与主流联合模型进行对比实验后,结果表明其具备一定的泛化能力.展开更多
文摘构建了基于BERT的双向连接模式BERT-based Bi-directional Association Model(BBAM)以实现在意图识别和槽位填充之间建立双向关系的目标,来实现意图识别与槽位填充的双向关联,融合两个任务的上下文信息,对意图识别与槽位填充两个任务之间的联系进行深度挖掘,从而优化问句理解的整体性能.为了验证模型在旅游领域中的实用性和有效性,通过远程监督和人工校验构建了旅游领域问句数据集TFQD(Tourism Field Question Dataset),BBAM模型在此数据集上的槽填充任务F 1值得分为95.21%,意图分类准确率(A)为96.71%,整体识别准确率(A_(sentence))高达89.62%,显著优于多种基准模型.所提出的模型在ATIS和Snips两个公开数据集上与主流联合模型进行对比实验后,结果表明其具备一定的泛化能力.
