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基于隐式网络和显式网络相似性学习的零样本意图识别: 收藏
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引用; 《中国科学：信息科学》2021年第11期51卷 1853-1866页; 作者：孙鹏飞欧阳亚文戴新宇张文明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)南京210023; 意图识别是对话系统的一个重要组成部分.现有的工作主要集中在使用充足的标记数据进行意图识别.然而,这些方法不能识别训练数据中不存在的意图.为了解决这个问题,我们提出了一种基于隐式网络和显式网络的相似性学习模型,用于零样本意图...; 意图识别是对话系统的一个重要组成部分.现有的工作主要集中在使用充足的标记数据进行意图识别.然而,这些方法不能识别训练数据中不存在的意图.为了解决这个问题,我们提出了一种基于隐式网络和显式网络的相似性学习模型,用于零样本意图识别,该模型能够从词级和句子级学习用户话术和意图描述之间的相似性.为了增强意图的表示,我们引入槽位类型作为意图描述.并依据表达方式的不同将意图分为显式意图和隐式意图,分别从词级和句子级构建显式网络和隐式网络.同时,为了更好地结合这两部分信息,我们还设计了关系层来融合不同层级的信息.在两个基准数据集上的实验结果表明,我们的模型明显优于现有的最先进的模型,并展示了从词级和句子级同时学习相似性的有效性.; 来源：详细信息评论

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