Slot Filling — Extraktion von Entitäten und Attributen (NER-NLU Joint Extraction)

Slot Filling ist eine Aufgabe des Natural Language Understanding (NLU), bei der vordefinierte Felder einer Vorlage – wie Datum, Ort oder Produktname – aus einer Benutzereingabe extrahiert werden. Es entwickelte sich zu einer Kernkomponente von Dialogsystemen und der formularbasierten Informationsextraktion und wurde nach der Einführung des Slot-Gated Model durch Goo et al. (2018) für die gemeinsame Slot-Filling- und Intent-Vorhersage intensiv erforscht. Darauf aufbauend erweiterten Chen et al. (2019) das Paradigma durch BERT-basierte gemeinsame Modellierung.