循环神经网络中基于特征融合的口语理解.pdf

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）在处理序列数据，如自然语言处理任务中，具有显著的优势。它们能够捕获输入序列中的时间依赖性，通过隐藏状态来传递上下文信息。然而，标准的RNN在处理长距离依赖时常常遇到梯度消失（vanishing gradient）问题，这限制了它在理解和学习长期依赖关系的能力。 为了解决这一问题，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）在1997年由Hochreiter和Schmidhuber提出。LSTM通过引入门控机制（包括输入门、遗忘门和输出门）有效地解决了RNN的梯度消失问题，允许网络学习并记住更长时间跨度的信息。这些门控单元帮助控制信息流，确保重要信息在序列中的传播，同时丢弃不重要的信息。 2014年，门限循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）被提出来作为LSTM的一个更简洁的变体。GRU结合了输入门和遗忘门的概念，简化了LSTM的结构，减少了计算复杂性，同时在许多任务中表现出与LSTM相当的性能。 在口语理解（Spoken Language Understanding，SLU）领域，RNN、LSTM和GRU都被广泛应用于理解和解析人类的口头对话。SLU是口语对话系统的关键组成部分，它负责将用户的语音输入转化为可操作的意图和槽值，这对于构建智能助手和对话系统至关重要。 本文提出了一种基于特征融合的循环神经网络结构，该结构在RNN、LSTM和GRU的基础上进行了扩展。输入数据被送入隐藏层进行特征提取，生成特征表示。接着，这些特征信息与原始输入和历史输出信息一起被送入另一个隐藏层进行进一步的训练。这些处理后的信息被送入输出层以产生最终的理解结果。 通过在标准的ATIS数据库上进行口语理解实验，作者证明了所提出的特征融合的循环神经网络结构相对于传统的RNN、LSTM和GRU架构有更高的性能。这种方法通过整合多种信息源，增强了模型对语境的理解能力，提高了SLU的准确性。 总结来说，这篇论文探讨了如何利用深度学习，特别是循环神经网络的变体，来提高口语理解系统的性能。特征融合策略有助于更好地捕捉输入序列的复杂性和动态性，这对于构建高效的人机交互系统至关重要。这项工作对于深入理解序列模型在自然语言处理中的应用，以及优化循环神经网络架构以适应特定任务，提供了有价值的见解。