基于字符粒度fastText的SMP2018 ECDT用户意图分类：短文本挑战与优化策略

在本文中，北京来也网络科技有限公司的唐梓毅研究团队专注于用户意图领域分类这一关键问题，特别是在SMP2018 ECDT评测中。用户意图领域分类作为人机对话系统的核心组成部分，它决定了对话系统的理解和响应能力。面对口语对话场景中用户查询通常较为简短的特点，短文本分类任务显得尤为重要。 该研究采用了一种创新的方法，即基于字符粒度的fastText模型。fastText是Facebook AI实验室提出的一种有效解决短文本分类和表示学习问题的工具，它利用词内部结构信息，即使是罕见或新词也能通过其子词进行预测，从而提高了模型的泛化能力。团队注意到训练数据样本量有限和文本长度较短的问题，他们引入了预训练字向量，这些预训练模型已经在大量文本数据上进行了训练，能够捕捉到丰富的语言信息，增强了模型的表达能力。 此外，团队还利用领域实体和领域正则进行进一步优化。领域实体是指对话上下文中特定的实体名称或关键词，它们能帮助模型更好地理解对话的主题。领域正则则是通过对特定领域的规则建模，提升了模型对特定领域语义的理解。这两种策略都旨在增强模型在短文本中识别用户意图的准确性。 实验结果显示，通过结合字符粒度的fastText、预训练字向量、领域实体和领域正则，该团队在SMP2018 ECDT评测中的用户意图领域分类任务上获得了良好的分类效果，证明了这种方法在短文本分类任务中具有显著优势。这不仅有助于提升人机对话系统的整体性能，也为未来的研究者提供了有价值的参考思路和技术路径。