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医疗领域对话系统口语理解综述

中文信息学报 2024年第1期38卷 24-35页

作者：任芳慧郭熙铜彭昕杨锦锋哈尔滨工业大学经济与管理学院黑龙江哈尔滨150001 宁波市中医药研究院浙江宁波315000 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

ChatGPT引发了新一轮的科技革命,使得对话系统成为研究热点。口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的第一部分,对系统整体的表现具有重要影响。在最近几年中,得益于大规模语言模型的成功,口语理解任务取得了... 详细信息

ChatGPT引发了新一轮的科技革命,使得对话系统成为研究热点。口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的第一部分,对系统整体的表现具有重要影响。在最近几年中,得益于大规模语言模型的成功,口语理解任务取得了较大的发展。然而,现有工作大多基于书面语数据集完成,无法很好地应对真实口语场景。为此,该文面向与书面语相对的口语,重点关注医疗领域这一应用场景,对现有的医疗领域对话系统口语理解任务进行综述。具体地,该文阐述了医疗口语理解任务的难点与挑战,并从数据集、算法和应用的层面梳理了医疗口语理解的研究现状及不足之处。最后,该文结合生成式大模型的最新进展,给出了医疗口语理解问题新的研究方向。

关键词：任务型对话系统口语理解医疗领域生成式大模型

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基于小样本学习的口语理解方法综述

郑州大学学报（工学版） 2024年第1期45卷 78-89页

作者：刘纳郑国风徐贞顺林令德李晨杨杰北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室宁夏银川750021

小样本口语理解是目前对话式人工智能亟待解决的问题之一。结合国内外最新研究现状,系统地梳理了口语理解任务的相关文献。简要介绍了在非小样本场景中口语理解任务建模的经典方法,包括无关联建模、隐式关联建模、显式关联建模以及基于... 详细信息

小样本口语理解是目前对话式人工智能亟待解决的问题之一。结合国内外最新研究现状,系统地梳理了口语理解任务的相关文献。简要介绍了在非小样本场景中口语理解任务建模的经典方法,包括无关联建模、隐式关联建模、显式关联建模以及基于预训练范式的建模方法;重点阐述了在小样本口语理解任务中为解决训练样本受限问题而提出的基于模型微调、基于数据增强和基于度量学习3类方法,介绍了如ULMFiT、原型网络和归纳网络等代表性模型。在此基础上对不同模型的语义理解能力、可解释性、泛化能力等性能进行分析对比。最后对口语理解任务面临的挑战和未来发展方向进行讨论,指出零样本口语理解、中文口语理解、开放域口语理解以及跨语言口语理解等研究内容是该领域的研究难点。

关键词：口语理解小样本学习模型微调数据增强度量学习

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融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法

计算机工程与设计 2024年第8期45卷 2484-2491页

作者：李丹涛曾碧魏鹏飞蔡佳广东工业大学计算机学院广东广州510006 工业和信息化部电子第五研究所质量安全检测中心广东广州510000 工业和信息化部电子第五研究所智能产品质量评价与可靠性保障技术工业和信息化部重点实验室广东广州510000

针对目前意图检测和槽位填充联合学习中未充分考虑交互前标签特征信息的有效提取和融合,缺乏对交互后标签特征的提炼问题,提出一种融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法。主要由意图与槽位标签特征融合交互(label feature fusion int... 详细信息

针对目前意图检测和槽位填充联合学习中未充分考虑交互前标签特征信息的有效提取和融合,缺乏对交互后标签特征的提炼问题,提出一种融合标签特征和胶囊注意力的口语理解方法。主要由意图与槽位标签特征融合交互(label feature fusion interactive, LFFI)和多头胶囊注意力机制(multi-head capsule attention, MHCA)两大关键模组组成。LFFI-MHCA通过LFFI提取序列中有效的意图和槽位标签信息,对两者进行融合和交互;利用MHCA对交互过程中产生的不同子空间信息进行提炼,获得更为精确的意图和槽位标签特征。该模型在ATIS和SNIPS数据集上进行实验,句子准确率分别为88.1%和89.0%,验证了该模型的有效性。

关键词：口语理解意图检测槽位填充标签特征融合交互多头胶囊注意力机制深度学习自然语言处理

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基于两阶段分类的口语理解方法

计算机研究与发展 2008年第5期45卷 861-868页

作者：吴尉林陆汝占段建勇刘慧高峰陈玉泉上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

口语理解是实现口语对话系统的关键技术之一.它主要面临两方面的挑战:1)稳健性,因为输入语句往往是病态的;2)可移植性,即口语理解单元应能够快速移植到新的领域和语言.提出了一种新的基于两阶段分类的口语理解方法:第1阶段为主题分类,... 详细信息

口语理解是实现口语对话系统的关键技术之一.它主要面临两方面的挑战:1)稳健性,因为输入语句往往是病态的;2)可移植性,即口语理解单元应能够快速移植到新的领域和语言.提出了一种新的基于两阶段分类的口语理解方法:第1阶段为主题分类,用来识别用户输入语句的主题;第2阶段为主题相关的语义槽分类,根据识别的主题抽取相应的语义槽/值对.该方法能对用户输入语句进行深层理解,同时也能保持稳健性.它基本上是数据驱动的,而且训练数据的标记也比较容易,可方便地移植到新的领域和语言.实验分别在汉语交通查询领域和英语DARPA Communicator领域进行,结果表明了该方法的有效性.

关键词：口语对话系统口语理解统计分类器主题分类决策表

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口语理解的视觉—情境范式研究

华南师范大学学报（社会科学版） 2009年第1期 130-136页

作者：邱丽景王穗苹关心华南师范大学教育科学学院/心理应用研究中心广东广州510631

视觉—情境范式将听语言刺激与视觉情境相结合,并利用眼动追踪技术以对口语理解的内部加工过程进行研究。该文首先以Tanenhaus等人于1995年进行的一项研究为例对此范式的原理进行了介绍,并引入表征语境这一重要概念。之后从口语词汇通... 详细信息

视觉—情境范式将听语言刺激与视觉情境相结合,并利用眼动追踪技术以对口语理解的内部加工过程进行研究。该文首先以Tanenhaus等人于1995年进行的一项研究为例对此范式的原理进行了介绍,并引入表征语境这一重要概念。之后从口语词汇通达以及句法加工两个方面对此范式的应用进行了归纳和论述。

关键词：视觉-情境范式口语理解表征语境

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重读对口语理解中时间选择性注意分配的影响

心理科学 2016年第1期39卷 13-21页

作者：赵海燕李晓庆中国科学院心理研究所北京100101 中国科学院大学北京100049

采用事件相关电位(ERP)技术来研究重读如何影响口语加工中早期的选择性注意分配,并进一步研究重读的这种注意调控作用是否受声调的影响。实验以单个句子为实验材料,结果发现重读比不重读条件下的关键词更早的引起一个早期负波(N1),并且... 详细信息

采用事件相关电位(ERP)技术来研究重读如何影响口语加工中早期的选择性注意分配,并进一步研究重读的这种注意调控作用是否受声调的影响。实验以单个句子为实验材料,结果发现重读比不重读条件下的关键词更早的引起一个早期负波(N1),并且引起更大的N400。在两个时间窗口重读的效应都不受声调的调控。这些结果表明,在自然的口语理解过程中,重读能够快速的调控早期选择性注意的分配,并影响接下来的语义加工过程。

关键词：重读时间选择性注意口语理解 N1 N400

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利用知识强化语言模型的口语理解方法

计算机工程 2023年第3期49卷 73-79页

作者：刘高军王岳段建勇何丽王昊北方工业大学信息学院北京100144 CNONIX国家标准应用与推广实验室北京100144 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100144

基于预训练的语言模型在口语理解(SLU)任务中具有优异的性能表现。然而,与人类理解语言的方式相比,单纯的语言模型只能建立文本层级的上下文关联,缺少丰富的外部知识来支持其完成更为复杂的推理。提出一种针对SLU任务的基于Transformer... 详细信息

基于预训练的语言模型在口语理解(SLU)任务中具有优异的性能表现。然而,与人类理解语言的方式相比,单纯的语言模型只能建立文本层级的上下文关联,缺少丰富的外部知识来支持其完成更为复杂的推理。提出一种针对SLU任务的基于Transformer的双向编码器表示(BERT)的联合模型。引入单词级别的意图特征并使用注意力机制为BERT融合外部知识。此外,由于SLU包含意图检测和槽填充2个相互关联的子任务,模型通过联合训练捕捉2个子任务间的关联性,充分运用这种关联性增强外部知识对于SLU任务的性能提升效果,并将外部知识转化为可用于特定子任务的特征信息。在ATIS和Snips 2个公开数据集上的实验结果表明,该模型句子级别的语义准确率分别为89.1%和93.3%,与BERT模型相比,分别提升了0.9和0.4个百分点,能够有效利用外部知识提升自身性能,在SLU任务中拥有比BERT更为优秀的性能表现。

关键词：口语理解外部知识语言模型意图检测槽填充联合训练

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基于标签分解的口语理解模型

计算机工程 2019年第7期45卷 237-241页

作者：许莹莹黄浩新疆大学信息科学与工程学院

在双向长短时记忆网络的基础上,提出一种用于口语理解的标签拆分策略,并构建一个联合模型。通过将 1次 127种标签分类转换成3次独立的分类,平衡ATIS数据集的标签。针对ATIS数据集资源较少的问题,引入外部词向量以提升模型的分类性能。... 详细信息

在双向长短时记忆网络的基础上,提出一种用于口语理解的标签拆分策略,并构建一个联合模型。通过将 1次 127种标签分类转换成3次独立的分类,平衡ATIS数据集的标签。针对ATIS数据集资源较少的问题,引入外部词向量以提升模型的分类性能。实验结果表明,与循环神经网络及其变体结构相比,该模型的 F 1值有显著提升,最高可达95.63 %。

关键词：口语理解槽填充双向长短时记忆网络词向量联合模型

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基于语义分类树的汉语口语理解方法

中文信息学报 2006年第2期20卷 8-15页

作者：左云存宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080

口语理解在口语自动翻译和人机对话系统中具有非常重要的作用。本文面向口语自动翻译提出了一种统计和规则相结合的汉语口语理解方法,该方法利用统计方法从训练语料中自动获取语义规则,生成语义分类树,然后利用语义分类树对待解析的汉... 详细信息

口语理解在口语自动翻译和人机对话系统中具有非常重要的作用。本文面向口语自动翻译提出了一种统计和规则相结合的汉语口语理解方法,该方法利用统计方法从训练语料中自动获取语义规则,生成语义分类树,然后利用语义分类树对待解析的汉语句子中与句子浅层语义密切相关的词语进行解析,最后再利用统计理解模型对各个词语的解析结果进行组合,从而获得整个句子的浅层语义领域行为。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和鲁棒性,适合应用在限定领域的汉语口语浅层语义理解。

关键词：人工智能自然语言处理语义分类树浅层语义分析口语理解