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一种基于提示调优的跨语言意图识别方法 

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申请/专利权人:合肥大学

摘要:一种基于提示调优的跨语言意图识别方法,属于跨语言意图识别技术领域。本发明提出的这种基于提示调优的跨语言意图识别方法,设计任务相关的提示模板并将这些模板送入跨语言预训练模型的编码器层进行编码得到模板的向量表示。使用新颖的软标词初始化方法来表示意图识别任务中多语言文本对应的意图标签,这将为软标签词提供一个良好的初始化起点从而提高模型在意图识别任务中的性能,最终在西班牙语、德语、法语、葡萄牙语、中文、日文等六种语言上提高少样本意图识别任务的准确度。将该提示调优模型与其他基线模型进行了比较,在公开的跨语言ATIS意图识别数据集上进行的实验表明,提示调优模型的性能优于基线模型。

主权项:1.一种基于提示调优的跨语言意图识别方法,其特征在于,基于由提示模板设计、预训练语言模型和标签词设计三部分组成的提示调优模型设计,首先,将针对意图识别任务设计的提示模板与输入文本数据结合作为模型的输入,使得下游任务以掩码语言模型任务的形式呈现;其次,基于多语言的预训练语言模型设计编码器层对输入的提示+文本进行语义表示,并借助预先训练的跨语言模型预测出合适的填入掩码位置的标签词;最后,使用新的方法初始化软标签词来更好地使模型进行预测并通过构建映射器,将预测的结果映射到不同的意图类别上。

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