Multi-Intent Spoken Language Understanding: Methods, Trends, and Challenges

Многоинтенциональное понимание разговорного языка: методы, тенденции и вызовы Данная статья представляет собой всеобъемлющий обзор последних достижений в области многоинтенционального понимания разговорного языка (SLU). Многоинтенциональный SLU занимается обработкой высказываний, содержащих более одной пользовательской интенции, требуя как обнаружения множественных интенций, так и заполнения слотов. Эта задача критически важна для реальных диалоговых систем, но представляет уникальные сложности, такие как сложные механизмы декодирования и повышенная сложность взаимодействия между функциями интенций и слотов из-за наличия нескольких предложений. Обзор систематически рассматривает существующие исследования с двух основных точек зрения: парадигм декодирования (на основе классификации и на основе генерации) и подходов к моделированию (направляемое интенцией, направляемое слотом и двунаправленное руководство). В нем сравнивается производительность репрезентативных моделей, анализируются их сильные и слабые стороны для предоставления ценной информации. Авторы также обобщают, как различные методы устанавливают информационный поток между обнаружением интенций и заполнением слотов. Наконец, в статье обсуждаются текущие проблемы в многоинтенциональном SLU и намечаются перспективные направления для будущих исследований. Эта работа призвана служить полезным справочным материалом для продвижения исследований в этой быстро развивающейся области. #МногоинтенциональныйSLU #ПониманиеРазговорногоЯзыка #ОбнаружениеИнтенций #ЗаполнениеСлотов #ИсследованияNLP #ОбзорнаяСтатья #ДиалоговыеСистемы #ИскусственныйИнтеллект документ - https://arxiv.org/pdf/2512.11258v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM