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

Khái niệm cốt lõi

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.

Tóm tắt

• 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.

Thống kê

"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."

Trích dẫn

"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."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Noise-BERT

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

https://arxiv.org/pdf/2402.14494.pdf

Yêu cầu sâu hơn

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