NLU++ (NLLU++ : A Multi-Label, Slot-Rich, Generalisable Dataset for Natural Language Understanding in Task-Oriented Dialogue)

nlu++ 是面向任务的对话 (ToD) 系统中的自然语言理解 (NLU) 数据集，旨在为对话 NLU 模型提供更具挑战性的评估环境，与当前的应用程序和行业需求保持同步。 nlu++ 分为两个领域（银行和酒店），对当前常用的 NLU 数据集进行了一些重要的改进。 1）Nlu++提供了具有大量具有挑战性的多意图句子的细粒度领域本体，引入并验证了意图模块的思想，可以组合成传达复杂用户目标的复杂意图，结合更细粒度从而更具挑战性插槽集。 2）本体分为领域特定和通用（即领域通用）意图模块，它们跨领域重叠，促进注释示例的跨领域可重用性。 3) 数据集设计受到工业 ToD 系统中观察到的问题的启发，4) 对话 NLU 专家对其进行收集、过滤和仔细注释，从而产生高质量的注释数据。数据集列表： 银行：在线银行查询及其相应的意图注释。跨度提取：用于 SpanConvert 论文的数据。 NLU++：对话 NLU 模型（多域、多标签意图和槽）的具有挑战性的评估环境。 EVI：一个具有挑战性的多语言数据集，用于口语对话系统中基于知识的注册、识别和识别。