論文の概要: Group is better than individual: Exploiting Label Topologies and Label Relations for Joint Multiple Intent Detection and Slot Filling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10369v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 08:21:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 12:51:03.100387
• Title: Group is better than individual: Exploiting Label Topologies and Label Relations for Joint Multiple Intent Detection and Slot Filling
• Title（参考訳）: 集団は個人より優れている:複数意図検出とスロット充填のためのラベルトポロジーとラベル関係の活用
• Authors: Bowen Xing and Ivor W. Tsang
• Abstract要約: 我々は2種類のトポロジーを含む異種ラベルグラフ(HLG)を構築した。 ラベル相関を利用してセマンティック・ラベルの相互作用を強化する。 また,ラベルに依存しないデコード機構を提案し,デコードのためのラベル相関をさらに活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.76268402567324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent joint multiple intent detection and slot filling models employ label embeddings to achieve the semantics-label interactions. However, they treat all labels and label embeddings as uncorrelated individuals, ignoring the dependencies among them. Besides, they conduct the decoding for the two tasks independently, without leveraging the correlations between them. Therefore, in this paper, we first construct a Heterogeneous Label Graph (HLG) containing two kinds of topologies: (1) statistical dependencies based on labels' co-occurrence patterns and hierarchies in slot labels; (2) rich relations among the label nodes. Then we propose a novel model termed ReLa-Net. It can capture beneficial correlations among the labels from HLG. The label correlations are leveraged to enhance semantic-label interactions. Moreover, we also propose the label-aware inter-dependent decoding mechanism to further exploit the label correlations for decoding. Experiment results show that our ReLa-Net significantly outperforms previous models. Remarkably, ReLa-Net surpasses the previous best model by over 20\% in terms of overall accuracy on MixATIS dataset.
• Abstract（参考訳）: 最近のジョイント多重インテント検出とスロット充填モデルは、意味論とラベルの相互作用を達成するためにラベル埋め込みを用いる。 しかし、それらはすべてのラベルとラベル埋め込みを無相関な個人として扱い、それらの間の依存関係を無視している。 さらに、両者の相関を生かさずに、2つのタスクを独立してデコードする。 そこで本稿では,(1)ラベルの共起パターンとスロットラベルの階層に基づく統計的依存関係,(2)ラベルノード間のリッチな関係,という2種類のトポロジを含む不均質ラベルグラフ(hlg)を構築した。 次に、ReLa-Netと呼ばれる新しいモデルを提案する。 HLGからラベル間の有益な相関を捉えることができる。 ラベル相関を利用して意味-ラベル相互作用を強化する。 また,ラベルに依存しないデコード機構を提案し,デコードのためのラベル相関をさらに活用する。 実験の結果、ReLa-Netは従来のモデルよりも大幅に優れていた。 驚くべきことに、rela-netはmixatisデータセットの全体的な正確性の観点から、以前のベストモデルを20%以上上回っている。

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