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Noise-BERT: A Unified Perturbation-Robust Framework with Noise Alignment Pre-training for Noisy Slot Filling Task


핵심 개념
Noise-BERT is a unified perturbation-robust framework with noise alignment pre-training designed to address input perturbations in slot filling tasks, demonstrating superior performance over existing models.
요약
Abstract: Input perturbations affect slot-filling tasks in dialogue systems. Noise-BERT framework addresses challenges posed by input perturbations. Introduction: Slot filling is crucial in Task-Oriented Dialogue systems. Existing methods underperform in scenarios with perturbations. Methodology: Multi-level data augmentation enhances model generalization. Noise Alignment Pre-training tasks guide accurate slot information capture. Noise Adaptation Fine-tune employs contrastive learning and adversarial attack. Experiments: Dataset includes single and mixed perturbation settings. Noise-BERT outperforms previous methods across various perturbations. Ablation studies confirm the necessity of each component. Conclusion: Noise-BERT demonstrates superior performance and robustness in slot filling tasks.
통계
"Experimental results demonstrate the superiority of our proposed approach over state-of-the-art models." "Our proposed method demonstrates a significant improvement over all previous methods." "Our approach showcases varying levels of improvement across three distinct categories of dual-level perturbations."
인용구
"Our main contributions are threefold." "These results provide strong evidence that Noise-BERT accurately captures slot mention information." "The impact of adversarial training is the most substantial when removed."

에서 추출된 핵심 인사이트

by Jinxu Zhao,G... 에서 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.14494.pdf
Noise-BERT

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