論文の概要: Tri-level Joint Natural Language Understanding for Multi-turn Conversational Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17729v1
• Date: Sun, 28 May 2023 13:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 16:56:19.538999
• Title: Tri-level Joint Natural Language Understanding for Multi-turn Conversational Datasets
• Title（参考訳）: マルチターン会話データセットのための三段階共同自然言語理解
• Authors: Henry Weld, Sijia Hu, Siqu Long, Josiah Poon, Soyeon Caren Han
• Abstract要約: 本稿では,新しい三段階共同自然言語理解手法,ドメインの追加,意味情報をすべてのレベル間で明示的に交換する手法を提案する。 我々は,2つのマルチターンデータセットを用いて,共同スロット充填とインテント検出を行った最初のモデルとして評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3361357265365035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural language understanding typically maps single utterances to a dual level semantic frame, sentence level intent and slot labels at the word level. The best performing models force explicit interaction between intent detection and slot filling. We present a novel tri-level joint natural language understanding approach, adding domain, and explicitly exchange semantic information between all levels. This approach enables the use of multi-turn datasets which are a more natural conversational environment than single utterance. We evaluate our model on two multi-turn datasets for which we are the first to conduct joint slot-filling and intent detection. Our model outperforms state-of-the-art joint models in slot filling and intent detection on multi-turn data sets. We provide an analysis of explicit interaction locations between the layers. We conclude that including domain information improves model performance.
• Abstract（参考訳）: 自然言語理解は通常、単語レベルでの単一発話を二重レベルの意味フレーム、文レベルの意図、スロットラベルにマッピングする。 最高のパフォーマンスモデルは、インテント検出とスロットフィリングの間の明示的な相互作用を強制する。 本稿では,新しい3レベル統合自然言語理解手法を提案し,ドメインを追加し,すべてのレベル間で意味情報を明示的に交換する。 このアプローチでは、単一発話よりも自然な会話環境であるマルチターンデータセットの使用を可能にする。 我々は,2つのマルチターンデータセットを用いて,共同スロット充填とインテント検出を行った最初のモデルとして評価を行った。 本モデルはマルチターンデータセットのスロット充填とインテント検出において最先端のジョイントモデルを上回る。 層間の明示的な相互作用の場所を解析する。 ドメイン情報を含むとモデルの性能が向上する。

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