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基于管道的方法是目前任务型对话系统的主要构建方式,在工业界具有广泛应用,而对话状态跟踪(dialogue state tracking,DST)是任务型对话系统中的核心任务。面对传统的方法在多领域场景下表现较差的问题,该文结合语言模型预训练的最新研究成果,该文提出了一种基于BERT的对话状态跟踪算法Q2SM(query to state model)。该模型的上游使用了基于BERT的句子表征与相似度交互的槽判定模块,下游使用了一种面向对话状态跟踪任务的自定义RNN: DST-RNN。在WOZ 2.0和MultiWOZ 2.0两个数据集上的实验表明,Q2SM相比于之前的最好模型,分别在联合准确率和状态F1值两个评价指标上提升了1.09%和2.38%。此外,模型消融实验验证了,DST-RNN相比于传统的RNN或LSTM,不仅可以提升评价指标值,还可以加快模型的收敛速度。 相似文献
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１前言我国的铝工业，从１９５４年第一个６０ｋＡ侧插自焙槽系列启动开始，经过４０多年的发展，电解铝产能已由最初的２１万ｔ增加到２３０多万ｔ，电解铝厂已由一个发展到近百个。这期间，经过几代人的不懈努力，我国的铝冶炼生产技术水平有了很大提高，技术进步成果... 相似文献
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在用于工电弧焊修复不锈钢设备时,为了保持焊件的原有光洁度,防止飞溅损伤,采取了如下措施。焊接前,在焊件坡口边缘两侧涂抹一层糊状电石渣(不要涂在坡口面上),对焊件表面进行保护(涂抹宽度视焊件具体情况而定), 相似文献
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