論文の概要: Intent Features for Rich Natural Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08701v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 03:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:10:12.269018
• Title: Intent Features for Rich Natural Language Understanding
• Title（参考訳）: リッチ自然言語理解のためのインテント機能
• Authors: Brian Lester, Sagnik Ray Choudhury, Rashmi Prasad, Srinivas Bangalore
• Abstract要約: ダイアログシステムにおける複雑な自然言語理解モジュールは、ユーザの発話をより深く理解する。 これらのモデルはしばしば、特定のクライアントやユースケースのためにスクラッチから作成され、大きなデータセットのアノテーションを必要とする。 シンタクティック・キューからのみ学ぶことができる意図のドメインとトピックに依存しない特性という意図的特徴のアイデアを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.522454850008495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex natural language understanding modules in dialog systems have a richer understanding of user utterances, and thus are critical in providing a better user experience. However, these models are often created from scratch, for specific clients and use cases, and require the annotation of large datasets. This encourages the sharing of annotated data across multiple clients. To facilitate this we introduce the idea of intent features: domain and topic agnostic properties of intents that can be learned from the syntactic cues only, and hence can be shared. We introduce a new neural network architecture, the Global-Local model, that shows significant improvement over strong baselines for identifying these features in a deployed, multi-intent natural language understanding module, and, more generally, in a classification setting where a part of an utterance has to be classified utilizing the whole context.
• Abstract（参考訳）: ダイアログシステムにおける複雑な自然言語理解モジュールは、ユーザの発話をより深く理解しているため、より良いユーザエクスペリエンスを提供する上で重要である。 しかしながら、これらのモデルはしばしば、特定のクライアントやユースケースのためにスクラッチから作成され、大きなデータセットのアノテーションを必要とする。 これにより、複数のクライアント間でアノテーション付きデータの共有が促進される。 これを容易にするために,本論文では,目的のドメインとトピックの非依存的特性を,統語的手がかりからのみ学習し,したがって共有することができる,という意図的特徴の考え方を紹介した。 本稿では,分散された多目的自然言語理解モジュールにおいて,これらの特徴を識別するための強力なベースラインよりも大きな改善を示す,新たなニューラルネットワークアーキテクチャであるglobal-local modelを導入する。

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