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编程问答

【NLP】新分类!全总结!最新Awesome-SLU-Survey资源库开源!

發布時間:2025/3/12 编程问答 37 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【NLP】新分类!全总结!最新Awesome-SLU-Survey资源库开源! 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

作者:哈工大SCIR 覃立波、謝天寶等

指導老師:哈工大SCIR 車萬翔教授

簡介

口語語言理解(Spoken Language Understanding,SLU)作為任務型對話系統的核心組件,目的是為了獲取用戶詢問語句的框架語義表示(semantics frame)信息,進而將這些信息為對話狀態追蹤模塊(DST)以及自然語言生成模塊(NLG)所使用。

SLU任務通常包含以下兩個任務:意圖識別任務(intent detection)和槽位填充任務(slot filling),以下圖的句子“I like to watch action movie”為例,這兩個任務的輸出對應分別為WatchMovie和O、O、O、B-movie-type、I-movie-type、I-movie-type。

圖1 SLU任務舉例

近年來,SLU領域獲得了巨大的突破,在經典數據集ATIS和SNIPS上的指標也做到了97%、99%以上。那么該方向的未來如何,目前進展又是如何呢?

我們最近整理了一個倉庫,包含了SLU領域最新工作的總結,還涵蓋了一些前沿方向的討論,并且也包括了一些開源資源總結,希望能對這個領域的發展有一點幫助,值得對SLU感興趣的同學了解、關注。

資源地址:https://github.com/yizhen20133868/Awesome-SLU-Survey

下面簡單介紹一下這個倉庫,總體目錄如下。

圖2 倉庫的總體目錄

一、新分類,全總結

作者將目前的這個SLU倉庫的資源按照single models、joint models、pre-trained models、frontiers for SLU來進行歸納整理。

圖3 對SLU倉庫資源進行歸納整理

其中對于聯合模型作者還分為了隱式和顯式建模,值得了解。

圖4 聯合模型示意圖

二、目前SLU的相關資源

包括一些survey paper,來幫助大家快速了解這個領域。

圖5 survey paper links

三、開源的SLU論文倉庫整理

然后還介紹了目前已經開源的SLU論文倉庫,可以幫助大家利用代碼進行學習。

圖6 已開源的SLU論文倉庫

四、數據集整理及下載地址

對于SLU用到的經典數據集,我們不僅提供了數據集的描述、簡介,還有對應的下載地址,極大的方便大家找到相關的數據集。

圖7 SLU用到的相關數據集

五、Leaderboard整理

對于主流數據集,我們還提供了leaderboard,方便大家跟蹤進展。

圖8 Leaderboard整理

六、未來挑戰方向及相關工作整理

而且對于提到的幾個未來方向,整理了目前為止的發表的頂會工作,如跨語言SLU。

圖9 目前已發表的相關頂會工作

希望這個倉庫能幫助大家快速了解SLU領域,并進行一些自己的探索,歡迎大家PR以及Star!點擊“閱讀原文”直達倉庫地址。

本期責任編輯:丁 效

本期編輯:朱文軒


哈工大SCIR』公眾號

主編:車萬翔

副主編:張偉男,丁效

執行編輯:高建男

責任編輯:張偉男,丁效,崔一鳴,李忠陽

編輯:王若珂,鐘蔚弘,彭湃,朱文軒,馮晨,杜佳琪,牟虹霖,張馨

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】新分类!全总结!最新Awesome-SLU-Survey资源库开源!的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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