Category: NLU

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Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction

基于Attention的RNN模型在联合意图识别(ID)和槽位填充(SF)上实现最好性能(其ID和SF的attention权重独立)。本文提出slot gate结构,其关注于学习intent和slot attention向量之间的关系,通过全局优化获得更好的semantic frame。通过在ATIS和Snips数据集实验,相比于attention模型semantic frame准确率提升了4.2%。 paper linkcode link