多意图识别与少样本学习研究

<p>无标注数据辅助学习 (A)</p> Signup and view all the answers

<p>需要逐词逐句的结构化标注 (C)</p> Signup and view all the answers

<p>任务之间的关联性难以建模 (D)</p> Signup and view all the answers

<p>增加模型的可解释性 (A)</p> Signup and view all the answers

<p>全面提取上下文相关特征 (A)</p> Signup and view all the answers

<p>多意图问题的复杂性 (C)</p> Signup and view all the answers

<p>缺乏足够标注样本的情况 (D)</p> Signup and view all the answers

<p>二者之间的相关性和影响 (A)</p> Signup and view all the answers

<p>用户需求变化快 (B)</p> Signup and view all the answers

<p>考虑句子结构的信息 (A)</p> Signup and view all the answers

通过建模相关任务之间的关系来提升多个任务性能的机器学习方法。它通常通过共享底层网络学习任务间共享的知识，并设计任务特定层学习任务特有特征。

在多任务联合学习模型中，指导意图识别和槽位填充两个子任务之间信息交互的模块。

在对话语言理解任务中，综合提取时序、上下文和任务相关特征，得到更丰富语义信息的特征。

能够在意图识别和槽位填充之间建立双向关系的交互模块。

在训练数据有限的情况下，提高模型性能的技术。

在标注数据稀缺的情况下，识别用户多种意图的技术。

在标注数据稀缺的情况下，标注对话中槽位位置的技术。

同时训练多个相关任务，利用任务间的关联性提高模型性能的技术。

一种循环神经网络，用于处理序列数据。

一种强大的深度学习模型，用于处理序列数据，尤其擅长捕捉长距离依赖关系。

识别和标注对话中特定信息的字段（槽位）的任务。

理解用户对话意图的任务。

使用数据来训练模型的方法。

包含多个隐藏层的机器学习模型。

对输入序列中的每个元素进行分类的任务。