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口語理解包含兩個子任務——意圖識別和語義槽填充，現(xiàn)有的聯(lián)合建模方法雖然實現(xiàn)了模型參數(shù)的共享，并將意圖識別的結果作用于語義槽填充，但是對于語義槽填充任務沒有考慮到標簽前后的依賴關系采用雙向長短時記憶網絡（ BLSTM），由 BLSTM得到隱藏層狀態(tài)后，對兩任務分別加入注意力機制，通過語義槽門控杋制將意圖識別的結果作用于語乂槽填充任務，并在語乂槽填充任務中加λ尞件隨杋場（CRF）模型，該模型考慮了標簽前后的依賴關系從而使得標注結果更為準確。實驗教據(jù)選擇航空信息領域的查詢語句，得到的結果是意圖識別的準確率達到93.20%，語乂槽填充的F1值達到9.28%，并在SMP中文人機對話技術評測數(shù)據(jù)集上驗證模型的性能。實驗結果證眀該模型優(yōu)于其他聯(lián)合識別模型。
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