Process / pipeline
スロット充填 — NER-NLU 共同抽出
スロット充填は、ユーザーの発話から日付、場所、製品名などの定義済みテンプレートフィールドを抽出する自然言語理解タスクです。これは対話システムやフォームベースの情報抽出のコアコンポーネントとして登場し、Gooら (2018) がスロットゲーテッドモデルを共同スロット充填とインテント予測のために導入し、その後Chenら (2019) がBERTベースの共同モデリングでパラダイムを拡張した後、広く研究されるようになりました。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Slot Filling (NER-NLU Joint Extraction). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/text-mining/slot-filling
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