>>最受欢迎的情感词典,欢迎点击下载!<<
研究方向
学术报告
资源下载
当前位置: 首页>>新闻动态>>正文
    实验室论文被IJCAI2021录用为主会长文
    2021-05-08 10:29  

    30届国际人工智能联合会议(IJCAI-2021)于2021429日发布了论文录用结果,博士生丁泽源的论文被录取为长文。 IJCAI (International Joint Conference on Artificial Intelligence) 是人工智能领域的顶级国际学术会议,每年举办一次。IJCAI -2021大会投稿数量达4204篇,有587篇论文被录取,录用率为13.9%


    1Focus on Interaction: A Novel Dynamic Graph Model for Joint Multiple Intent Detection and Slot Filling

      关注交互:一种用于联合多意图检测和槽位填充的动态图模型

    研究背景:口语理解是任务型对话的重要组成部分,它由槽位填充和意图检测两个子任务组成。但是由于Pipeline(流水线,计算机领域指按照工序进行顺序处理)方法的错误传播及两个任务的高度相关性,联合学习的方法往往优于Pipeline方法。目前的联合学习方法多针对于单意图的场景,而在现实场景中,用户经常在一句话中表达多个意图。然而,大多数联合模型直接将多个意图信息进行融合,这将意图噪声引入到句子语义中,从而导致联合模型的性能下降。

    算法模型:本文提出了针对槽位填充和多意图检测的动态图模型,该模型首先使用共享编码器对话语进行编码,从而获得意图和槽位之间的共享信息。然后使用意图检测解码器进行意图识别。接着,使用动态图模块构建意图-槽位交互图,并使用图注意力网络对交互图进行编码。最后,使用槽位解码器来预测槽位。本研究的框架图如下:

    实验结果:我们在两个多意图数据集(MixATIS MixSNIPS)上进行了实验,结果证明了我们方法的有效性。我们还在两个单意图数据集(ATIS SNIPS)上进行实验,结果证明我们的方法优于一系列的baseline,从而验证了模型的泛化性。同时,消融实验的结果表明,文中使用动态图模块构建的意图-槽位交互图能够提升模型的性能。


    关闭窗口