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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. 音声. Speech >An efficient language understanding approach for mixed-initiative spoken dialogue systems
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An efficient language understanding approach for mixed-initiative spoken dialogue systems

机译：一种有效的语言理解方法，用于混合主动口语对话系统

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A practical spoken dialogue system in a mixed-initiative scheme must be able to handle a variety of concepts supplied by users. This is mostly responsible by a language understanding module, which converts an input word string to a semantic concept understood by the system. This article proposes a novel language understanding approach, which consists of two modules, a subframe extraction module that utilizes weighted finite state automata, and a neural network based concept interpretation module. Given an input sentence, the automaton acts as a robust semantic parser that produces a semantic frame called subframe, and a parsing score. The extracted subframes and their scores are used to interpret a final concept of the sentence using a neural network. Various techniques based on the proposed model are empirically and comparatively evaluated. With more than 40' target concepts founded in our dialogue corpus of hotel reservation, the proposed model achieves considerable results on either typed-in test set or spoken test set.
机译：混合主动方案中的实际口头对话系统必须能够处理用户提供的各种概念。这主要由语言理解模块负责，该模块将输入字符串转换为系统理解的语义概念。本文提出了一种新的语言理解方法，该方法包括两个模块，该模块是利用加权有限状态自动机的子帧提取模块，以及基于神经网络的概念解释模块。给定输入句子，自动机用作为一种强大的语义解析器，它产生名为子帧的语义帧，以及解析分数。提取的子帧及其分数用于使用神经网络解释句子的最终概念。基于所提出的模型的各种技术是经验和比较的。在我们的对话型在酒店预订的对话语料库中建立了40多个目标概念，所提出的模型在键入的测试集或口语测试集上实现了相当大的结果。

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