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口語(yǔ)理解包含兩個(gè)子任務(wù)——意圖識(shí)別和語(yǔ)義槽填充，現(xiàn)有的聯(lián)合建模方法雖然實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)的共享，并將意圖識(shí)別的結(jié)果作用于語(yǔ)義槽填充，但是對(duì)于語(yǔ)義槽填充任務(wù)沒有考慮到標(biāo)簽前后的依賴關(guān)系采用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（ BLSTM），由 BLSTM得到隱藏層狀態(tài)后，對(duì)兩任務(wù)分別加入注意力機(jī)制，通過語(yǔ)義槽門控杋制將意圖識(shí)別的結(jié)果作用于語(yǔ)乂槽填充任務(wù)，并在語(yǔ)乂槽填充任務(wù)中加λ尞件隨杋場(chǎng)（CRF）模型，該模型考慮了標(biāo)簽前后的依賴關(guān)系從而使得標(biāo)注結(jié)果更為準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)教據(jù)選擇航空信息領(lǐng)域的查詢語(yǔ)句，得到的結(jié)果是意圖識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到93.20%，語(yǔ)乂槽填充的F1值達(dá)到9.28%，并在SMP中文人機(jī)對(duì)話技術(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證模型的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證眀該模型優(yōu)于其他聯(lián)合識(shí)別模型。
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