bert slot

Joint Intent Classification dan Slot filling dengan BERT Artikel ini didasarkan pada karya BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling oleh Chen et al. (2019). Kami akan menjelajahi bagaimana BERT meningkatkan slot filling dengan memanfaatkan pemahaman kontekstualnya dan belajar mengimplementasikan BERT untuk slot filling, dari persiapan data hingga fine-tuning. Kami akan menemukan keuntungan menggunakan BERT dalam AI Percakapan, termasuk peningkatan pengenalan maksud pengguna. Dalam karya ini, kami mengusulkan model joint intent classification dan slot filling berdasarkan BERT. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang diusulkan mencapai peningkatan yang signifikan pada akurasi klasifikasi maksud, slot filling F1, dan akurasi bingkai semantik level kalimat pada beberapa dataset benchmark publik, dibandingkan dengan perhatian ... Kontribusi teknis dalam karya ini terdiri dari dua hal: 1) kami mengeksplorasi model pra-pelatihan BERT untuk mengatasi kemampuan umum NLU yang buruk; 2) kami mengusulkan model joint intent classification dan slot filling berdasarkan BERT dan menunjukkan bahwa model yang diusulkan mencapai peningkatan yang signifikan pada akurasi klasifikasi maksud, slot filling ... BERT untuk Joint Intent Classification dan Slot Filling. Qian Chen, Zhu Zhuo, Wen Wang. Diterbitkan di arXiv.org 28 Februari 2019. Ilmu Komputer. TLDR. Karya ini mengusulkan model joint intent classification dan slot filling berdasarkan BERT yang mencapai peningkatan yang signifikan pada akurasi klasifikasi maksud, slot filling F1, dan akurasi bingkai semantik level ... Nama-nama Intent dan Slot biasanya spesifik untuk tugas dan didefinisikan sebagai label dalam data pelatihan. Ini adalah langkah mendasar yang dilakukan dalam asisten percakapan yang didorong oleh tugas apa pun. Implementasi model kami berbasis BERT memungkinkan Anda untuk melatih dan mendeteksi kedua tugas ini bersamaan. Pemahaman bahasa lisan adalah aspek penting dari sistem dialog, mencakup dua tugas mendasar: klasifikasi maksud dan slot filling. Saat ini, pendekatan pemodelan gabungan untuk kedua tugas ini muncul sebagai metode dominan dalam pemodelan pemahaman bahasa lisan. Namun, model gabungan yang ada memiliki keterbatasan dalam hal relevansi dan penggunaan ... Tentang. Deteksi intent joint berbasis BERT dan slot filling dengan mekanisme attention intent-slot (INTERSPEECH 2021) Seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 2, BERT masih menunjukkan kekuatan besar dalam menangani slot filling. BERT meningkatkan BiLSTM masih mencapai kinerja terbaik di antara semua alternatif SOTA. Fully-E2EG-CRF (tanpa mask dan deteksi maksud) juga menggunakan grafik terhubung penuh, di mana semua kata terhubung. Klasifikasi maksud dan slot filling adalah dua tugas penting untuk pemahaman bahasa alami (NLU). Mereka sering menderita dari data pelatihan berlabel manusia skala kecil, yang menyebabkan kemampuan umum yang buruk, terutama untuk kata-kata yang jarang. Baru-baru ini, model representasi bahasa baru, BERT (Bidirectional Encoder Representations dari Transformers), memfasilitasi pre-training deep ... Judul blog kami mengatakan "BERT untuk Joint Intent Classification dan Slot Filling", jadi kami perlu menciptakan model yang melakukan kedua tugas klasifikasi maksud dan slot filling. Model gabung ini menyederhanakan sistem SLU NLP, karena hanya satu model yang perlu dilatih dan disesuaikan untuk kedua tugas tersebut. Berdasarkan intuisi di atas, makalah ini mengusulkan model WFST-BERT, yang mengintegrasikan WFST dengan BERT untuk deteksi intent joint dan slot filling. WFST-BERT menggabungkan kekuatan model pra-pelatihan besar dan model berbasis aturan. WFST mengodekan pengetahuan domain ke dalam model dengan mengonversi aturan RE ke dalam model neural yang dapat dilatih. slot filling, deteksi maksud, pelatihan gabungan, dataset ATIS SNIPS, dataset multibahasa Facebook, korpus MIT, dataset Asisten Belanja E-commerce (ECSA), CoNLL2003 NER, ELMo, BERT, XLNet