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本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及了一种基于BART模型的口语理解数据增强方法、系统及设备，旨在解决的问题。本发明包括：将训练数据进行变换，去除其语义槽值信息或上下文表达方式的信息；利用预训练语言模型BART在变换的数据上进行调优，获得两种调优模型；分别使用两种调优模型和少量训练数据进行增强数据的生成；对增强数据进行过滤处理，获得最终的增强训练数据。本发明在只利用少量训练数据的前提下，可以生成具有不同语义槽值和上下文的带标签的增强训练数据，有效地提高了口语理解模型在少量数据下的语义槽填充的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113239151 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110540820.X
(22)申请日 2021.05.18
(71)申请人 中国科学院自动化研究所
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