论文《A Bi-model based RNN Semantic Frame Parsing Model for Intent Detection and Slot Filling》简称Bi-Model,作者Yu Wang(Samsung Research America),经典的NLU论文(Semantic Frame)。 2. 摘要 意图检测和时隙填充是构建口语理解(SLU)系统的两个主要任务。基于多种深度学习的模型已经在这些任务上展示了良好的结...
论文《Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM》简称Seq Joint,作者Dilek Hakkani-Tu ̈r(Microsoft),经典的NLU论文(Semantic Frame)。 2. 摘要 序列到序列深度学习是近年来在口语理解的监督学习中出现的一种新范式。然而,以前的大多数研究都是探索这一框架来为每个任务建立单个领...