公开(公告)号：CN113326360B

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202110447496.7

申请日：2021-04-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵铁军 ,  朱聪慧 ,  郑德权 ,  衣景龙 ,  曹海龙 ,  徐冰 ,  杨沐昀

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提出一种小样本场景下的自然语言理解方法，所示方法提出预训练模型语言语义表示、意图识别和槽位识别、引入标签语义，使用线性空间映射方法拉远语义表示距离、建立门控网络并融合槽信息和意图信息以及运用抽象标签转移概率来达到在不同领域中也能快速学习理解的目的；本发明的方法能够在小样本的场景下更好的判断出问题的意图，并识别出问题的槽位，从而良好的解决任务型对话系统的自然语言理解任务下数据不足、数据标注成本和模型迁移代价过高的问题。

公开(公告)号：CN113326360A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110447496.7

申请日：2021-04-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵铁军 ,  朱聪慧 ,  郑德权 ,  衣景龙 ,  曹海龙 ,  徐冰 ,  杨沐昀

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提出一种小样本场景下的自然语言理解方法，所示方法提出预训练模型语言语义表示、意图识别和槽位识别、引入标签语义，使用线性空间映射方法拉远语义表示距离、建立门控网络并融合槽信息和意图信息以及运用抽象标签转移概率来达到在不同领域中也能快速学习理解的目的；本发明的方法能够在小样本的场景下更好的判断出问题的意图，并识别出问题的槽位，从而良好的解决任务型对话系统的自然语言理解任务下数据不足、数据标注成本和模型迁移代价过高的问题。