論文の概要: ECLM: Entity Level Language Model for Spoken Language Understanding with Chain of Intent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04481v4
• Date: Tue, 07 Oct 2025 22:04:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:19.947352
• Title: ECLM: Entity Level Language Model for Spoken Language Understanding with Chain of Intent
• Title（参考訳）: ECLM: 入力の連鎖による音声言語理解のためのエンティティレベル言語モデル
• Authors: Shangjian Yin, Peijie Huang, Jiatian Chen, Haojing Huang, Yuhong Xu,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、言語生成と一般的なタスクパフォーマンスにおいて印象的な能力を示している。 本稿では,エンティティ認識タスクとしてスロットフィリングを再構成するエンティティレベル言語モデル(ECLM)フレームワークを提案する。 ECLMはUni-MISのような強力なベースラインをはるかに上回り、MixATISでは3.7%、MixSNIPSでは3.1%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.3491383818583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in language generation and general task performance. However, their application to spoken language understanding (SLU) remains challenging, particularly for token-level tasks, where the autoregressive nature of LLMs often leads to misalignment issues. They also struggle to capture nuanced interrelations in semantic-level tasks through direct fine-tuning alone. To address these challenges, we propose the Entity-level Language Model (ECLM) framework, which reformulates slot-filling as an entity recognition task and introduces a novel concept, \textit{Chain of Intent}, to enable step-by-step multi-intent recognition. Experimental results show that ECLM significantly outperforms strong baselines such as Uni-MIS, achieving gains of 3.7\% on MixATIS and 3.1\% on MixSNIPS. Compared to standard supervised fine-tuning of LLMs, ECLM further achieves improvements of 8.5\% and 21.2\% on these datasets, respectively. Our code is available at https://github.com/SJY8460/ECLM.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、言語生成と一般的なタスクパフォーマンスにおいて印象的な能力を示している。 しかし,LLMの自己回帰的性質が誤認識を招きがちなトークンレベルのタスクにおいては,音声言語理解(SLU)への応用は依然として困難である。 彼らはまた、直接微調整だけで意味レベルのタスクの微妙な相互関係を捉えるのにも苦労した。 これらの課題に対処するため,エンティティ認識タスクとしてスロットフィリングを再構成するEntity-level Language Model (ECLM) フレームワークを提案し,ステップバイステップマルチインテント認識を実現するための新しい概念である \textit{Chain of Intent} を導入する。 実験の結果、ECLMはUni-MISのような強いベースラインを著しく上回り、MixSNIPSでは3.7\%、MixSNIPSでは3.1\%となった。 LLMの標準的な微調整と比較して、ECLMはこれらのデータセットの8.5\%と21.2\%の改善も達成している。 私たちのコードはhttps://github.com/SJY8460/ECLMで公開されています。

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