1樓：蓋琪琬
意圖識別本質其實就是乙個文字分類問題，不過schema和常見的文字分類不同，種類更多。同時意圖識別的文字通常是語音短文本，和長文字的文字分類資料有很大不同，還會有不少asr錯誤。
槽位識別傳統方法是乙個序列標註任務，和文字分類是不一樣的。
之所以現在的聯合模型這麼多，是因為意圖識別和槽位識別有共同的特徵，而且用兩個任務去做的話，工業上小概率會發生意圖和槽位不匹配的情況。用乙個聯合模型共享底層網路，是希望共用網路可以讓兩個任務共享資訊，也算是一種multitask。multitask的這種想法早在lstm為王的時代就早已在slu中應用了，也不算是什麼新的概念。
在工業界裡，聯合抽取和pipeline抽取的策略都很有，是否要在模型層面把兩個任務掛鉤都是可以的
2樓：阿良
題主的問題是意圖識別和槽位填充這兩個問題的關係．我曾經了解過的在任務型對話中存在這兩個任務．意圖識別目的是識別使用者對話內容的意圖，本質上是乙個分類任務．槽位填充是將我們關心的實體識別出來，本質上是乙個序列標註任務．
題主的困惑主要在於沒有了解到當前處理這種具有一定關係任務的兩種思想：一種是pipeline的思想，另一種是joint思想．當我們在處理時序上具有一定先後順序的兩個任務時，直觀的想法就是pipeline的思想：先乾啥，再幹啥．在題主這個問題中，就是先對意圖識別，識別完意圖之後再提取槽值．這和我們普通人類幹事基本一致，比較有條理．
第二種joint思想是大神幹活的思路：兩個任務同時做，還能做的更好．尤其是在深度學習出現以後，基於joint模型的方法著實火了一把：文字的輸入層和中間層保持一致，只需要在輸出層加多個輸出即可，這樣就能共享輸入和中間層的特徵表示，再輸出層進行魔性創新．
所以，意圖識別和槽填充是兩個不同的任務，可以通過兩個模型分開解決，也可以通過乙個模型一次性解決，區別在於選擇模型的不同．
3樓：Timothyxxx
這兩個任務都是SLU任務的核心任務，關於他們的關係，推薦乙個綜述資料https://
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