Preenchimento de Slots — Extração Conjunta NER-NLU

O preenchimento de slots é uma tarefa de compreensão de linguagem natural que extrai campos de modelo pré-definidos — como data, local ou nome de produto — de uma enunciação do usuário. Surgiu como um componente central de sistemas de diálogo e extração de informações baseada em formulários, e tornou-se amplamente estudado após Goo et al. (2018) introduzirem o Modelo Slot-Gated para preenchimento conjunto de slots e predição de intenção, seguido por Chen et al. (2019) que estenderam o paradigma com modelagem conjunta baseada em BERT.