SMP2019ECDT任务1技术报告-出门问问信息科技有限公司1
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2022-08-08
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SMP2019ECDT 中文人机对话评测
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Mobvoi NLU for SMP2019-ECDT-Task-1
作者：张贺, 祝文博, 孟振南, 齐乔松, 赵广璞, 林士翔
出门问问信息科技有限公司
摘要
自然语言理解模块是人机对话系统中必不可少的部分，在 SMP2019-ECDT 任
务 1 中，本文在 BERT 预训练模型的基础上，结合出门问问知识图谱、数据增强
以及语义框架检测，搭建了一套端到端的自然语言理解系统，该系统在
SMP2019-ECDT 任务 1 上句准率为 72.23%，取得了任务 1 第一名的成绩。
关键词：中文人机对话, 自然语言理解, BERT, 出门问问, 知识图谱, 数据增强
1.引言
随着人工智能领域的崛起，人机对话系统在生活中的应用越来越广泛，自
然语言理解模块作为人机对话系统的核心模块之一备受工业界和学术界关注。
SMP2019-ECDT 任务 1 是专门为自然语言理解模块设计的评测任务，在该任务中，
凭借出门问问 NLU 团队自主研发的 QAP 平台(Query Analysis Platform)快速迭
代，我们提交了 50 个评测版本，尝试了多种模型和方法，例如 BERT 预训练模
型、出门问问知识图谱、数据增强、语义框架检测、传统机器学习模型等，最
终的提交系统是在 BERT 预训练模型的基础上，结合出门问问知识图谱、数据增
强以及语义框架检测。在本文中，除了会分享最终版本的技术方案，也会分享
比赛过程中其他尝试的经验。
2.模型及方法介绍
在 SMP2019-ECDT 任务 1 中，我们尝试了多种模型和方法，例如 BERT 预训练
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