論文の概要: A Survey on Spoken Language Understanding: Recent Advances and New
Frontiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03095v1
- Date: Thu, 4 Mar 2021 15:22:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-05 15:01:11.867306
- Title: A Survey on Spoken Language Understanding: Recent Advances and New
Frontiers
- Title(参考訳): 音声言語理解に関する調査 : 最近の進歩と新たなフロンティア
- Authors: Libo Qin, Tianbao Xie, Wanxiang Che, Ting Liu
- Abstract要約: 音声言語理解(SLU)は、ユーザクエリのセマンティクスフレームの抽出を目的とする。
深層ニューラルネットワークの破裂と事前訓練された言語モデルの進化により、SLUの研究は大きなブレークスルーを得た。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.59678070422133
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spoken Language Understanding (SLU) aims to extract the semantics frame of
user queries, which is a core component in a task-oriented dialog system. With
the burst of deep neural networks and the evolution of pre-trained language
models, the research of SLU has obtained significant breakthroughs. However,
there remains a lack of a comprehensive survey summarizing existing approaches
and recent trends, which motivated the work presented in this article. In this
paper, we survey recent advances and new frontiers in SLU. Specifically, we
give a thorough review of this research field, covering different aspects
including (1) new taxonomy: we provide a new perspective for SLU filed,
including single model vs. joint model, implicit joint modeling vs. explicit
joint modeling in joint model, non pre-trained paradigm vs. pre-trained
paradigm;(2) new frontiers: some emerging areas in complex SLU as well as the
corresponding challenges; (3) abundant open-source resources: to help the
community, we have collected, organized the related papers, baseline projects
and leaderboard on a public website where SLU researchers could directly access
to the recent progress. We hope that this survey can shed a light on future
research in SLU field.
- Abstract(参考訳): SLU(Spoken Language Understanding)は、タスク指向ダイアログシステムの中核コンポーネントであるユーザクエリのセマンティクスフレームを抽出することを目的としている。
深層ニューラルネットワークの破裂と事前訓練された言語モデルの進化により、SLUの研究は大きなブレークスルーを得た。
しかし、既存のアプローチと最近のトレンドを要約した包括的な調査がいまだに欠落しており、この記事で提示された研究の動機となっている。
本稿では、SLUの最近の進歩と新しいフロンティアを調査します。
Specifically, we give a thorough review of this research field, covering different aspects including (1) new taxonomy: we provide a new perspective for SLU filed, including single model vs. joint model, implicit joint modeling vs. explicit joint modeling in joint model, non pre-trained paradigm vs. pre-trained paradigm;(2) new frontiers: some emerging areas in complex SLU as well as the corresponding challenges; (3) abundant open-source resources: to help the community, we have collected, organized the related papers, baseline projects and leaderboard on a public website where SLU researchers could directly access to the recent progress.
この調査が今後のSLU分野の研究に光を当てることを願っている。
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