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語義槽填充是對話系統(tǒng)中一項非常重要的任務，旨在為輸入句子的毎個單詞標注正確的標簽，其性能的妤壞極大地影響著后續(xù)的對話管理模塊。目前，使用深度學習方法解決該任務時，一般利用隨機詞向量或者預訓練詞向量作為模型的初始化詞向量。但是，隨機詞向量存在不具備語乂和語法信息的缺點;預訓練詞向量存在¨一詞-乂”的缺點，無法為模型提供具備上下文依賴的詞向量。針對該問題，提岀了一種基于預訓練模型BERT和長短期記憶網(wǎng)絡的深度學習模型。該模型使用基Transformer的雙向編碼表征模型（ Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）產(chǎn)生具備上下文依賴的詞向量，并將其作為雙向長短期記憶網(wǎng)絡（ Bidirectional Long Short- Term Memory， BILSTM）的輸入，最后利用 Softmax函數(shù)和條件隨機場進行解碼。將預訓練模型BERT和 BILSTM網(wǎng)絡作為整體進行訓練，達到了提升語乂槽填充飪務性能的目的。在MIT Restaurant Corpus， MIT Movie Corpυs和 MIT Movie trivial Corpυs3個數(shù)據(jù)集上，所提模型得出了良好的結果，最大F值分別為78.74%，87.60%和71.54%。實驗結果表明，所提模型顯著提升了語義槽填充任務的F1值。
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