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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张晶晶 黄浩[1] 胡英 吾守尔.斯拉木 ZHANG Jingjing;HUANG Hao;HU Ying;Wushour Silamu(School of Information Science and Engineering,Xinjiang University,Urumqi 830046,China)
机构地区:[1]新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046
出 处:《现代电子技术》2018年第20期157-160,共4页Modern Electronics Technique
基 金:国家自然科学基金(61365005);国家自然科学基金(61663044);国家自然科学基金(61761041);新疆大学博士科研启动基金(BS160239)~~
摘 要:口语理解(SLU)性能的好坏对口语对话系统有着至关重要的作用。在对基本循环神经网络及其变体长短时记忆(LSTM)网络和门限循环单元(GRU)网络结构分析的基础上,提出一种特征融合的循环神经网络结构。该结构首先把输入送到隐含层训练得到特征表示;然后该特征信息与源输入及历史输出信息一起送入另一隐含层训练;最后送进输出层得出结果。对上述不同的循环神经网络的结构及提出的模型在ATIS数据库上进行口语理解实验。结果表明,提出的特征融合的循环神经网络结构的性能要优于传统循环神经网络及其变体结构。The performance of spoken language understanding(SLU)is of fundamental importance to a spoken language dialogue system.A feature fusion based recurrent neural network structure is proposed on the basis of analyzing the structures of basic recurrent neural network(RNN)and its variants of long short-term memory(LSTM)network and gated recurrent unit(GRU)network.In the structure,the input is sent to the hidden layer and trained to obtain feature representation.The feature information,together with the source input and historical output information,is sent to another hidden layer for training,and then sent to the output layer to obtain results.An SLU experiment was carried out on the ATIS database using the above differ?ent recurrent neural network structures and proposed models.The results show that the performance of the feature fusion based recurrent neural network structure is better than that of the conventional recurrent neural network and its variants.
关 键 词:口语理解 循环神经网络 长短时记忆 门限循环单元 特征融合 自然语言
分 类 号:TN711-34[电子电信—电路与系统] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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