論文の概要: From Disfluency Detection to Intent Detection and Slot Filling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08359v1
• Date: Sat, 17 Sep 2022 16:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 17:34:01.158506
• Title: From Disfluency Detection to Intent Detection and Slot Filling
• Title（参考訳）: 拡散検出から入射検出・スロット充満へ
• Authors: Mai Hoang Dao, Thinh Hung Truong, Dat Quoc Nguyen
• Abstract要約: PhoATISはベトナム語で流用するインテント検出とスロットフィリングデータセットを拡張し,文脈の相違を手作業で追加し,注釈を付ける。 我々は, 学習済み言語モデルに基づく, 強いベースラインを用いて, 拡散検出, 共同意図検出, スロット充填を行う実験を行った。 i)下流の意図検出とスロット充足タスクのパフォーマンスに負の影響を及ぼし、(ii)分散コンテキストにおいて、事前学習された多言語言語モデルXLM-Rは、事前学習された単言語モデルPhoよりも優れた意図検出とスロット充足パフォーマンスをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.289620439224839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the first empirical study investigating the influence of disfluency detection on downstream tasks of intent detection and slot filling. We perform this study for Vietnamese -- a low-resource language that has no previous study as well as no public dataset available for disfluency detection. First, we extend the fluent Vietnamese intent detection and slot filling dataset PhoATIS by manually adding contextual disfluencies and annotating them. Then, we conduct experiments using strong baselines for disfluency detection and joint intent detection and slot filling, which are based on pre-trained language models. We find that: (i) disfluencies produce negative effects on the performances of the downstream intent detection and slot filling tasks, and (ii) in the disfluency context, the pre-trained multilingual language model XLM-R helps produce better intent detection and slot filling performances than the pre-trained monolingual language model PhoBERT, and this is opposite to what generally found in the fluency context.
• Abstract（参考訳）: インテント検出とスロット充填の下流作業における拡散検出の影響について,最初の実証的研究を行った。 この研究はベトナムの低リソース言語で、これまでの研究は行わず、拡散検出のためのパブリックデータセットも持っていません。 まず,ベトナム語で流布したインテント検出とスロット充足データセットPhoATISを,手動でコンテキスト不一致を加えて注釈付けすることで拡張する。 次に, 事前学習した言語モデルに基づいて, 不流動性検出と統合意図検出, スロット充填のための強力なベースラインを用いた実験を行う。 私たちはそれを見つけました 一 下流の意図検出及びスロット充填作業の性能に不純物が悪影響を及ぼすこと。 (ii)不流動性文脈において、事前訓練された多言語モデル xlm-r は、事前訓練された単言語モデル phobert よりも、より良い意図検出とスロット充填性能を生み出すのに役立つ。

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