摘要
本发明公开了一种基于标签注意力和窗口机制的口语理解联合模型方法,用于提升意图识别和槽位填充的效果。首先,采用自注意力机制和Bi‑LSTM编码对用户输入的语句进行语义编码,生成基础语义表示。接着,通过标签注意力机制,动态调整各词元的注意力分布,提取句子级的意图与槽位标签语义,构建整体语义上下文,从而形成意图标签注意力模块和槽标签注意力模块。意图模块利用块级滑动窗口初步预测语句的意图,槽模块则借助槽分类器对槽位信息进行初步预测。随后,通过图卷积层将初步预测的意图和槽位信息进行自适应融合,并在节点之间实现信息交互,得到更新的标签嵌入表示。最后,通过分类器模块对嵌入表示进行解码,生成最终的意图和槽位识别结果。
技术关键词
标签
意图
注意力机制
分类器
语义特征
模块
节点特征
序列
滑动窗口机制
解码器
语句
动态
关系
编码
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