資料介紹
口語理解(SLU是人機對話系統(tǒng)的重要部分,意圖識別作為口語理解的一個子任務(wù),因其可以為限定領(lǐng)域的對話擴展領(lǐng)域而處于非常重要的地位。由于實際應用領(lǐng)域的對話系統(tǒng)需求増加,而需要開發(fā)的新領(lǐng)堿短時間內(nèi)又無法獲得大量數(shù)據(jù),因此為搭建新領(lǐng)域的深度學習模型提出了挑戰(zhàn)。遷移學習是深度學習的一種特殊應用,在遷移學習中,能夠利用源堿和目標域完成對只有少量標注數(shù)據(jù)的目標堿模型的構(gòu)建,通過對源域和目標域之間的知識遷移完成學習過程。利用已有領(lǐng)域的標注數(shù)據(jù)和模型,搭建只含有少量標注數(shù)據(jù)的新領(lǐng)域?qū)υ捪到y(tǒng)是當前的研究重點。主要針對意圖識別任務(wù)進行概述,對遷移學習的方法進行分類和闡述,并總結(jié)其問題和解決思路,進一步思考如何將遷移學習應用于意圖識別任務(wù),從而推動少量數(shù)據(jù)的新領(lǐng)域意圖識別研究。
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