本内容では、多意味の発話理解に焦点を当て、階層的なセマンティックフレームを使用したBiRGATモデルの提案が行われています。従来の単一意図設定に焦点を当てた研究から進化し、車載対話システムから収集されたMulti-Intentデータセットを使用しています。このモデルは、オントロジーアイテムの階層構造をエンコードするために双方向リレーショナルグラフアテンションネットワークをバックボーンとして使用し、3方向ポインタジェネレーターデコーダーと組み合わせることで従来のシーケンスラベリングや分類ベーススキームよりも優れた性能を示しています。また、車載制御ドメインでさらなる実験が行われ、現在のモデルが多意図ケースでどれだけ汎化性能が低いかが明らかにされました。
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Hongshen Xu,... um arxiv.org 02-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.18258.pdfTiefere Fragen