論文の概要: Do Large Language Model Understand Multi-Intent Spoken Language ?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04481v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 13:30:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:06:26.185037
• Title: Do Large Language Model Understand Multi-Intent Spoken Language ?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは多言語音声言語を理解するか?
• Authors: Shangjian Yin, Peijie Huang, Yuhong Xu, Haojing Huang, Jiatian Chen
• Abstract要約: この研究は、多言語言語理解(SLU)にLarge Language Models(LLM)を活用することで、著しい進歩を示す。 我々の革新的な技術は、マルチインテリジェントSLU環境におけるLLMアプリケーション専用のエンティティスロットを再構成する。 LM-MixATISとLM-MixSNIPSと呼ばれるデータセットは、既存のベンチマークから作成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.894722183922689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study marks a significant advancement by harnessing Large Language Models (LLMs) for multi-intent spoken language understanding (SLU), proposing a unique methodology that capitalizes on the generative power of LLMs within an SLU context. Our innovative technique reconfigures entity slots specifically for LLM application in multi-intent SLU environments and introduces the concept of Sub-Intent Instruction (SII), enhancing the dissection and interpretation of intricate, multi-intent communication within varied domains. The resultant datasets, dubbed LM-MixATIS and LM-MixSNIPS, are crafted from pre-existing benchmarks. Our research illustrates that LLMs can match and potentially excel beyond the capabilities of current state-of-the-art multi-intent SLU models. It further explores LLM efficacy across various intent configurations and dataset proportions. Moreover, we introduce two pioneering metrics, Entity Slot Accuracy (ESA) and Combined Semantic Accuracy (CSA), to provide an in-depth analysis of LLM proficiency in this complex field.
• Abstract（参考訳）: 本研究は多言語言語理解(SLU)にLLM(Large Language Models, LLMs)を応用し, SLUの文脈におけるLLMの生成力を生かした独自の方法論を提案する。 提案手法は,マルチインテントslu環境におけるllmアプリケーションに特化したエンティティスロットを再構成し,サブインテント命令(sii)の概念を導入し,様々な領域における複雑なマルチインテント通信の分割と解釈を強化する。 LM-MixATISとLM-MixSNIPSと呼ばれるデータセットは、既存のベンチマークから作成されている。 我々の研究は、LLMが現在の最先端のマルチインテリジェントSLUモデルの能力に適合し、潜在的に優れていることを示している。 さらに、LLMの有効性を、様々な意図構成とデータセットの比率で調べる。 さらに、この複雑な分野におけるLLMの精度の詳細な分析を行うために、Entity Slot Accuracy(ESA)とCombined Semantic Accuracy(CSA)の2つの先駆的な指標を紹介した。

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