Основные понятия
多意味の発話理解における階層的セマンティックフレームの重要性とBiRGATモデルの優位性
Аннотация
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。
Статистика
BiRGATモデルは従来手法よりも大幅に優れている。
Multi-Intent Chinese datasetは105,240個のデータポイントを含む。
モデルは3層階層構造に基づいて設計されており、オントロジーアイテムへの知識をエンコードする。
Цитаты
"Compared to traditional methods SL and SL+CLF, sequence generation is more suitable for tackling the hierarchical semantic frames."
"Our method dramatically surpasses SL-based methods with merely 5 samples in few-shot settings."
"The BiRGAT model can boost the performance by incorporating both structural and relational encoding."