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在当前自然语言处理多意图识别模型研究中,存在建模方式均为从意图到插槽的单一方向的信息流建模,忽视了插槽到意图的信息流交互建模研究,意图识别任务易于混淆且错误捕获其他意图信息,上下文语义特征提取质量不佳,有待进一步提升等问题.本文以当前先进的典型代表GL-GIN模型为基础,进行优化改进,探索了插槽到意图的交互建模方法,运用槽到意图的单向注意力层,计算插槽到意图的注意力得分,纳入注意力机制,利用插槽到意图的注意力得分作为连接权重,使其可以传播和聚集与意图相关的插槽信息,使意图重点关注与其相关的插槽信息,从而实现多意图识别模型的双向信息流动;同时,引入BERT模型作为编码层,以提升了语义特征提取质量.实验表明,该交互建模方法效果提升明显,与原GL-GIN模型相比,在两个公共数据集(MixATIS和MixSNIPS)上,新模型的总准确率分别提高了5.2%和9%. 相似文献
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