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摘要:
意图识别和槽填充是自然语言理解的两个基本任务,它们之间互相携带了对方的信息.本文提出了一种基于BERT-CRF的联合识别模型.实验结果表明,该模型在意图识别的准确率和语义槽填充的F1分数方面都有显著的提高.
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文献信息
篇名 基于深度学习的意图识别与语义槽填充联合建模研究
来源期刊 数字技术与应用 学科
关键词 意图识别 语义槽填充 联合模型 深度学习
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 58-60
页数 3页 分类号 TP391.1
字数 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.05.19
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研究主题发展历程
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意图识别
语义槽填充
联合模型
深度学习
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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106
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35701
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