要約
プロファイルベースの意図検出とスロット充填は、ユーザー固有のサポートプロファイル情報を活用してユーザー発話のあいまいさを軽減することを目的とした重要なタスクです。
ただし、これら 2 つのタスクに関する研究は広く調査されていません。
このギャップを埋めるために、プロファイルベースのインテント検出とスロット充填を強化するように設計された共同モデル、つまり JPIS を提案します。
JPIS は、サポートするプロファイル情報をエンコーダに組み込み、スロット情報表現をインテント検出に転送するためのスロット対インテント アテンション メカニズムを導入します。
実験結果は、当社の JPIS が以前のプロファイルベースのモデルを大幅に上回っており、中国のベンチマーク データセット ProSLU で全体的な精度において新たな最先端のパフォーマンスを確立していることを示しています。
要約(オリジナル)
Profile-based intent detection and slot filling are important tasks aimed at reducing the ambiguity in user utterances by leveraging user-specific supporting profile information. However, research in these two tasks has not been extensively explored. To fill this gap, we propose a joint model, namely JPIS, designed to enhance profile-based intent detection and slot filling. JPIS incorporates the supporting profile information into its encoder and introduces a slot-to-intent attention mechanism to transfer slot information representations to intent detection. Experimental results show that our JPIS substantially outperforms previous profile-based models, establishing a new state-of-the-art performance in overall accuracy on the Chinese benchmark dataset ProSLU.
arxiv情報
著者 | Thinh Pham,Dat Quoc Nguyen |
発行日 | 2023-12-14 08:30:38+00:00 |
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