最新最全论文合集——联合建模的口语语言理解

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口语语言理解（Spoken Language Understanding，SLU）作为任务型对话系统的核心组件，目的是为了获取用户询问语句的框架语义表示（semantics frame）信息，进而将这些信息为对话状态追踪模块（DST）以及自然语言生成模块（NLG）所使用。SLU任务通常包含以下两个任务：意图识别任务（intent detection）和槽位填充任务（slot filling）,本论文集包含对这两个任务联合建模的论文。

该论文集共收录18篇论文，引用最多的论文为A Joint Model of Intent Determination and Slot Filling for Spoken Language Understanding，引用数为111。

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