Подход на основе сети указателей для совместной извлечения и обнаружения многометочных многоклассовых намерений

В задачно-ориентированных диалоговых системах распознавание намерений является ключевым для интерпретации запросов пользователя и предоставления соответствующих ответов. Существующие исследования в основном рассматривают простые запросы с единственным намерением, не предлагая эффективных систем для обработки сложных запросов с несколькими намерениями и извлечения различных сегментов намерений. Кроме того, отсутствуют многоязычные, многонамеренные наборы данных. Данное исследование охватывает три критических аспекта: извлечение нескольких сегментов намерений из запросов, обнаружение нескольких намерений и разработку многоязычного набора данных с множественными метками намерений. Мы представляем новый набор данных для многомерной многоклассовой классификации намерений (MLMCID-dataset), созданный на основе существующих эталонных наборов данных. Также мы предлагаем архитектуру на основе указательной сети (MLMCID) для извлечения сегментов намерений и обнаружения множества намерений с использованием грубых и детализированных меток в форме секстетов. Комплексный анализ показывает превосходство нашей системы, основанной на указательной сети, над базовыми подходами в отношении точности и F1-оценки на различных наборах данных.