结合边界预测和动态模板方法的槽填充模型

摘要

意图识别和槽填充的联合模型将口语语言理解(Spoken Language Understanding,SLU)提升到了一个新的水平,但是现有模型通过话语上下文信息判断位置信息,缺少对槽信息标签之间位置信息的考虑,导致模型在槽位提取过程中容易发生边界错误,进而影响最终槽位提取表现。此外,在槽信息提取任务中,槽指称项(Slotmen-tions)可能与正常表述话语并没有区别,特别是电影名字、歌曲名字等,模型容易受到槽指称项话语的干扰,因而无法在槽位提取中正确识别槽位边界。该文提出了一种面向口语语言理解的结合边界预测和动态模板的槽填充(Boundary-prediction and Dynamic-template Slot Filling,BDSF)模型。该模型提供了一种联合预测边界信息的辅助任务,将位置信息引入到槽信息填充中,同时利用动态模板机制对话语句式建模,能够让模型聚焦于话语中的非槽指称项部分,避免了模型被槽指称项干扰,增强模型区分槽位边界的能力。在公共基准语料库SMP-ECDT和CAIS上的实验结果表明,该模型优于对比模型,特别是能够为槽标签预测模型提供准确的位置信息。