사용 된 엔드 투 엔드 딥 러닝 방법은 다국어 지원을위한 고정밀 프라그 마틱 슬롯 인식을 가능하게합니다

• 입력/출력 샘플 만 사용하여 배울 수있는 엔드 투 엔드 딥 러닝 방법^*4를 채택함으로써 언어 별 전문 지식없이 연설의 언어와 내용을 동시에 인식하는 데 성공했습니다.
• 엔드 투 엔드 딥 러닝 방법이있는 고유 한 "하이브리드 CTC/주의 방법"^*5그리고 동시 다국어 학습은 프라그 마틱 슬롯 인식 정확도를 향상시킵니다
• 사전 언어 설정없이 원활한 다국어 프라그 마틱 슬롯 인식 달성
• 여러 스피커가 동시에 말하고 오디오 중첩이있는 상황에 대한 추가 응답

• *4

  하나의 큰 신경망으로 입력에서 출력까지 다양한 프로세스를 수행하는 여러 모듈을 대체하는 교육

• *5

  프라그 마틱 슬롯 간격과 문자열 사이의 시간적 대응을 정확하게 추정하는 두 가지 전형적인 기존 방법, CTC
  (COnnectionisttEmporalClassification)의 장점을 결합한 고유 한 방법.