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人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能. 相似文献
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以5?000t/d水泥熟料生产线煤立磨三道锁风阀改造为例,针对MPF2217煤立磨喂料下料管锁风装置频繁堵料,故障率高,尤其冬季生产时三道锁风阀堵料严重的问题,通过调研学习,并总结多次改造治理的经验,实施了拆除三道锁风阀、增加导料槽和增加密封钢屋等措施,改造后解决了三道闸板堵料问题,降低了职工的劳动强度,改善了现场环境,提高了设备运转率。 相似文献