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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04481v3
• Date: Mon, 15 Apr 2024 16:24:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 22:46:16.352140
• 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)におけるLarge Language Models(LLM)の利用において、大きなブレークスルーを示すものである。 本稿では,マルチインテリジェントSLUアプリケーションにおけるエンティティスロットの利用について再検討する。 本稿では,複雑なマルチインテント通信の分析と解釈を増幅するために,サブインテントインストラクション(SII)の概念を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.494472119991781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research signifies a considerable breakthrough in leveraging Large Language Models (LLMs) for multi-intent spoken language understanding (SLU). Our approach re-imagines the use of entity slots in multi-intent SLU applications, making the most of the generative potential of LLMs within the SLU landscape, leading to the development of the EN-LLM series. Furthermore, we introduce the concept of Sub-Intent Instruction (SII) to amplify the analysis and interpretation of complex, multi-intent communications, which further supports the creation of the ENSI-LLM models series. Our novel datasets, identified as LM-MixATIS and LM-MixSNIPS, are synthesized from existing benchmarks. The study evidences that LLMs may match or even surpass the performance of the current best multi-intent SLU models. We also scrutinize the performance of LLMs across a spectrum of intent configurations and dataset distributions. On top of this, we present two revolutionary metrics - Entity Slot Accuracy (ESA) and Combined Semantic Accuracy (CSA) - to facilitate a detailed assessment of LLM competence in this multifaceted field." Our code and datasets are available at \url{https://github.com/SJY8460/SLM}.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,多言語言語理解(SLU)におけるLarge Language Models(LLMs)の利用において,大きなブレークスルーを示すものである。 提案手法は,マルチインテリジェントSLUアプリケーションにおけるエンティティスロットの利用を再検討し,SLUランドスケープにおけるLLMの生成可能性のほとんどを生かし,EN-LLMシリーズの開発に繋がる。 さらに,SII(Sub-Intent Instruction)の概念を導入して,複雑なマルチインテント通信の分析と解釈を増幅し,さらにENSI-LLMモデルシリーズの作成を支援する。 既存のベンチマークからLM-MixATISとLM-MixSNIPSと同定された新しいデータセットを合成した。 この研究は、LLMが現在の最高のマルチインテリジェントSLUモデルの性能と一致し、さらに上回っていることを証明している。 また、目的設定とデータセット分布のスペクトルにわたってLLMの性能を精査する。 これに加えて、この多面体分野におけるLLM能力の詳細な評価を容易にするために、エンティティスロット精度(ESA)と複合セマンティック精度(CSA)の2つの革命的指標を示す。 「私たちのコードとデータセットは \url{https://github.com/SJY8460/SLM} で利用可能です。

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