應用遷移式學習於跨領域意圖偵測與槽值辨識;Transferable Intent Detection and Slot Value for Cross-Domain Language Understanding

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題名:	應用遷移式學習於跨領域意圖偵測與槽值辨識;Transferable Intent Detection and Slot Value for Cross-Domain Language Understanding
作者:	張嘉惠;莊秀敏
貢獻者:	國立中央大學資訊工程學系
關鍵詞:	任務導向型對話;綱要引導對話;意圖偵測;槽位填充;對話狀態追蹤;遷移式學習;Task-oriented dialog;Schema-Guided Dialog;Intent Detection;Slot Filling;Dialog State Tracking;Transfer Learning
日期:	2023-03-08
上傳時間:	2023-03-08 15:49:35 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會
摘要:	透過自然語言交待手機助理完成回信件、加行程、傳訊息、找活動是大部分人對AI助理的期望。由於自然語言的複雜性，使得對話系統的建構有相當的挑戰性；加以任務導向型對話系統均要有訓練資料，如何定義任務、槽位也是需要相當的背景知識。本計畫的目的即是發展跨領域任務導向對話系統的技術，培育相關人才習得快速建構其他領域或服務的對話集。對於我國電子資通產業將會有重大的影響。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊工程學系] 研究計畫

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