基于细粒度信息集成的意图识别和槽填充联合模型

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摘 要：意图识别和槽位填充是构建口语理解（SLU）系统的两项主要任务，两者相互联合的模型是对话系统的研究热点。这两个任务紧密相连，槽位填充通常高度依赖于意图信息。针对最近联合模型中：固定阈值很难在不同领域中选择出正向的投票，且复杂的意图信息不能充分地引导槽位填充的问题。提出了一种基于细粒度信息集成的意图识别和槽填充联合模型。（剩余10531字）

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