Process / pipeline
슬롯 채우기 — NER-NLU 동시 추출
슬롯 채우기(Slot filling)는 사용자 발화에서 날짜, 위치, 상품명 등 미리 정의된 템플릿 필드를 추출하는 자연어 이해(natural-language-understanding, NLU) 작업입니다. 이는 대화 시스템 및 양식 기반 정보 추출의 핵심 구성 요소로 부상했으며, Goo 등 (2018)이 슬롯 게이티드 모델(Slot-Gated Model)을 제안하여 슬롯 채우기와 의도 예측을 동시에 수행한 이후 널리 연구되었습니다. 이후 Chen 등 (2019)은 BERT 기반 동시 모델링으로 이 패러다임을 확장했습니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Slot Filling (NER-NLU Joint Extraction). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/text-mining/slot-filling
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