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本文提出了一种多任务学习方法,通过利用轮次交替动态来增强多方对话中的意图识别,其性能优于忽略交互模式的现有方法。
本文介绍了 Aslema,这是一个针对 NADI 2026 共享任务(口语语言理解)的系统,通过微调音频大语言模型和合成数据增强来提升突尼斯阿拉伯语方言的意图识别和槽位填充性能。