结合边界预测和动态模板方法的槽填充模型(Slot Filling Model with Boundary Prediction and Dynamic Template)

Zhanbiao Zhu (朱展标), Peijie Huang (黄沛杰), Yexing Zhang (张业兴), Shudong Liu (刘树东), Hualin Zhang (张华林), Junyao Huang (黄均曜)


Abstract
意图识别和槽信息填充的联合模型将口语理解技术(Spoken language understandingSLU)提升到了一个新的水平,但是目前研究进展的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。而且在槽信息提取任务中,槽指称项(Slot mentions)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。本文提出了一种面向口语理解的结合边界预测和动态模板的槽填充(Boundary-predictionand 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,同时利用动态模版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CAIS和SMP-ECDT上的实验结果表明,我们的模型优于比较模型,特别是能够为槽标签预测模型提供准确的位置信息。
Anthology ID:
2021.ccl-1.32
Volume:
Proceedings of the 20th Chinese National Conference on Computational Linguistics
Month:
August
Year:
2021
Address:
Huhhot, China
Editors:
Sheng Li (李生), Maosong Sun (孙茂松), Yang Liu (刘洋), Hua Wu (吴华), Kang Liu (刘康), Wanxiang Che (车万翔), Shizhu He (何世柱), Gaoqi Rao (饶高琦)
Venue:
CCL
SIG:
Publisher:
Chinese Information Processing Society of China
Note:
Pages:
339–349
Language:
Chinese
URL:
https://aclanthology.org/2021.ccl-1.32
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Zhanbiao Zhu, Peijie Huang, Yexing Zhang, Shudong Liu, Hualin Zhang, and Junyao Huang. 2021. 结合边界预测和动态模板方法的槽填充模型(Slot Filling Model with Boundary Prediction and Dynamic Template). In Proceedings of the 20th Chinese National Conference on Computational Linguistics, pages 339–349, Huhhot, China. Chinese Information Processing Society of China.
Cite (Informal):
结合边界预测和动态模板方法的槽填充模型(Slot Filling Model with Boundary Prediction and Dynamic Template) (Zhu et al., CCL 2021)
Copy Citation:
PDF:
https://preview.aclanthology.org/nschneid-patch-1/2021.ccl-1.32.pdf
Data
CAIS