arXiv ID:
2606.25552
arXiv 提交日期: 2026-06-24
SFL-MTSC:利用语义框架级多任务自一致性实现鲁棒的多意图口语理解 / SFL-MTSC: Leveraging Semantic Frame-Level Multi-Task Self-Consistency for Robust Multi-Intent Spoken Language Understanding
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为SFL-MTSC的新方法,通过将模型多次预测拆解成各个意图对应的语义框架,再对框架进行聚类和可靠性评分,从而有效解决了大语言模型在多意图口语理解中因随机性导致的输出结构不一致问题,显著提升了槽位识别的准确率,且无需额外训练数据。