स्लॉट फिलिंग — एनईआर-एनएलयू संयुक्त निष्कर्षण
स्लॉट फिलिंग एक प्राकृतिक-भाषा-समझ (natural-language-understanding) कार्य है जो उपयोगकर्ता के कथन से पूर्वनिर्धारित टेम्पलेट फ़ील्ड्स — जैसे दिनांक, स्थान, या उत्पाद का नाम — निकालता है। यह संवाद प्रणालियों (dialogue systems) और फ़ॉर्म-आधारित सूचना निष्कर्षण (form-based information extraction) के एक मुख्य घटक के रूप में उभरा, और Goo et al. (2018) द्वारा स्लॉट-गेटेड मॉडल (Slot-Gated Model) प्रस्तुत करने के बाद व्यापक रूप से अध्ययन किया जाने लगा, जिसने संयुक्त स्लॉट फिलिंग और इरादा भविष्यवाणी (intent prediction) की। इसके बाद Chen et al. (2019) आए जिन्होंने BERT-आधारित संयुक्त मॉडलिंग के साथ इस प्रतिमान (paradigm) का विस्तार किया।
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स्रोत
- Goo, C.W., Gao, G., Hsu, Y.K., Huo, C.L., Chen, T.C., Hsu, S.C., & Chen, Y.N. (2018). Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction. Proceedings of NAACL-HLT 2018. link ↗
- Chen, Q., Zhuo, Z., & Wang, W. (2019). BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling. arXiv preprint arXiv:1902.10909. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Slot Filling (NER-NLU Joint Extraction). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/text-mining/slot-filling
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