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文档简介
]提出了意图识别与槽位填充双向交互的Transformer和并行网络,通过两个任务间建立双向连接来考虑他们间的交叉影响。显示联合建模相较隐式联合建模有一定优势,可以使模型完全捕获跨任务的共享知识,从而提高两个任务的性能。其次,明确控制两项任务的知识转移可以帮助提高可解释性,从而可以清晰分析槽位填充任务和意图识别任务之间的影响。参考文献TuringA,HaugelandJ.ComputingMachineryandIntelligence[M].Cambridge,MA:MITPress,1950:29-56.WeizenbaumJ.ELIZA—AComputerProgramfortheStudyofNaturalLanguageCommunicationbetweenManandMachine[J].CommunicationsoftheACM.1966,9(1):36-45.赵阳洋,王振宇,王佩,等.任务型对话系统研究综述[J].计算机学报,2020,43(10):1862-1896.StallardD,BobrowR.FragmentProcessingintheDELPHISystem[C].SpeechandNaturalLanguage:ProceedingsoftheWorkshoponSpeechandNaturalLanguage.1992:23-26.DingRuixue,XiePengjun,ZhangXiaoyan,etal.ANeuralMulti-digraphModelforChineseNERwithGazetteers[C].ProceedingsoftheAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics.2019(1):1462-1467.GuiTao,ZouYicheng,ZhangQi,etal.ALexicon-basedGraphNeuralNetworkforChineseNER[C].ProceedingsoftheConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandtheInternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing.2019:1039-1049.SuiDianbo,ChenYubo,LiuKang,etal.LeverageLexicalKnowledgeforChineseNamedEntityRecognitionviaCollaborativeGraphNetwork[C].ProceedingsoftheConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandtheInternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing.2019:3821-3831.LiuYijin,MengFandong,ZhangJinhchao,etal.CM-Net:ANovelCollaborativeMemoryNetworkforSpokenLanguageUnderstanding[C].ProceedingsoftheConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandtheInternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing.2019:1050-1059.张文静.端到端面向任务对话系统的研究与实现[D].北京邮电大学,2020.徐振.聊天系统自动回复技术研究[D].哈尔滨工业大学,2019.王宇,王澈,于丹.生成式和检索式对话机器人的算法设计与实现综述[J].软件工程,2021,24(02):9-13.DowdingJ,GawronJM,AppeltD,etal.GEMINI:ANaturalLanguageSystemforSpoken-languageUnderstanding[C].ProceedingsoftheAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics,1993:54-61.刘娇,李艳玲,林民.人机对话系统中意图识别方法综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):1-8.PragerJ,RadevD,BrownE,etal.TheUseofPredictiveAnnotationforQuestionAnsweringinTREC8[C].ProceedingsoftheTextRetrievalConference,1999:399-411.RamanandJ,BhavsarK,PedanekarN.WishfulThinking-findingSuggestionsand’Buy’WishesfromProductReviews[C].ProceedingsoftheNAACLWorkshoponComputationalApproachestoAnalysisandGenerationofEmotioninText.2010:54-61.苏金树,张博锋,徐昕.基于机器学习的文本分类技术研究进展[J].软件学报,2006(09):1848-1859.徐军,宇新,王晓龙.使用机器学习方法进行新闻的情感自动分类[J].中文信息学报,2007(06):95-100.刘志明,刘鲁.基于机器学习的中文微博情感分类实证研究[J].计算机工程与应用,2012,48(01):1-4.MikolovT,ChenKai,CorradoG,etal.EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace[J].ComputerScience,2013:1-12.陈浩辰.基于微博的消费意图挖掘[D].哈尔滨工业大学,2014.RakhlinA.ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification[C].ProceedingsoftheConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing.2014:1746-1751.RavuriS,StolckeA.Recurrentneuralnetwork
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