Knowledge-aware audio-grounded generative slot filling for limited annotated data

计算机科学 生成语法 稳健性(进化) 语音识别 发电机(电路理论) 框架(结构) 弹丸 人工智能 自然语言处理 基因 工程类 量子力学 有机化学 结构工程 物理 功率(物理) 化学 生物化学
作者
Guangzhi Sun,Chao Zhang,Ivan Vulić,Paweł Budzianowski,Philip C. Woodland
出处
期刊:Computer Speech & Language [Elsevier BV]
卷期号:89: 101707-101707
标识
DOI:10.1016/j.csl.2024.101707
摘要

Manually annotating fine-grained slot-value labels for task-oriented dialogue (ToD) systems is an expensive and time-consuming endeavour. This motivates research into slot-filling methods that operate with limited amounts of labelled data. Moreover, the majority of current work on ToD is based solely on text as the input modality, neglecting the additional challenges of imperfect automatic speech recognition (ASR) when working with spoken language. In this work, we propose a Knowledge-Aware Audio-Grounded generative slot filling framework, termed KA2G, that focuses on few-shot and zero-shot slot filling for ToD with speech input. KA2G achieves robust and data-efficient slot filling for speech-based ToD by (1) framing it as a text generation task, (2) grounding text generation additionally in the audio modality, and (3) conditioning on available external knowledge (e.g. a predefined list of possible slot values). We show that combining both modalities within the KA2G framework improves the robustness against ASR errors. Further, the knowledge-aware slot-value generator in KA2G, implemented via a pointer generator mechanism, particularly benefits few-shot and zero-shot learning. Experiments, conducted on the standard speech-based single-turn SLURP dataset and a multi-turn dataset extracted from a commercial ToD system, display strong and consistent gains over prior work, especially in few-shot and zero-shot setups.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
在水一方应助闪闪采纳,获得10
刚刚
Jay发布了新的文献求助10
1秒前
灰灰子发布了新的文献求助10
1秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
小丑鱼儿发布了新的文献求助10
4秒前
XYN1发布了新的文献求助10
4秒前
7秒前
7秒前
LiuLiu完成签到,获得积分10
8秒前
樱桃小热巴完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
不低头完成签到,获得积分10
9秒前
大鱼完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
XYN1完成签到,获得积分10
10秒前
MaYue发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
11秒前
闪闪发布了新的文献求助10
12秒前
尊敬依珊发布了新的文献求助10
13秒前
强强完成签到,获得积分10
14秒前
阿童木发布了新的文献求助10
16秒前
迷你的冰旋完成签到,获得积分10
16秒前
慕青应助卡琳采纳,获得10
17秒前
李健的小迷弟应助gunt采纳,获得30
17秒前
Lucas应助小陈同学采纳,获得10
20秒前
20秒前
油饼发布了新的文献求助10
21秒前
努力工作的人完成签到,获得积分10
23秒前
坦率的匪应助闪闪采纳,获得10
25秒前
25秒前
阿童木完成签到,获得积分10
25秒前
852应助灰灰子采纳,获得10
28秒前
ding应助美满的砖头采纳,获得10
29秒前
GooJohn完成签到,获得积分10
29秒前
29秒前
30秒前
小陈同学发布了新的文献求助10
31秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988868
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531255
关于积分的说明 11253071
捐赠科研通 3269858
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804822
邀请新用户注册赠送积分活动 881994
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809035