SMP2019ECDT任务1技术报告-出门问问信息科技有限公司 (1)1
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2022-08-03
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SMP2019ECDT中机对话评测
Mobvoi NLU for SMP2019-ECDT-Task-1
作者：张贺, 祝博, 孟振南, 乔松, 赵璞, 翔
出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：中机对话, 然语解, BERT, 出问问, 知识图谱, 数据增强
1.引
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
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