一种用于对话系统中槽填充任务的任务型预训练的对抗性噪声鲁棒性增强的方法

本发明是一种用于对话系统中槽填充任务的任务型预训练的对抗性噪声鲁棒性增强的方法，属于自然语言处理领域。本发明采用了一种特定于噪声槽填充任务的噪声对齐预训练框架，其中包含两个任务：槽掩码预测任务和句子噪声判别任务。这些任务的目的是指导预训练语言模型更好地捕获槽信息和噪声分布。在微调阶段，采用了对比学习训练，以增强实体和标签的语义表示。此外，还引入了对抗性攻击训练策略，以提高模型的鲁棒性，使其能够更好地应对未知的噪声干扰。本发明提出的方法具有良好的性能和泛化能力，在对话系统中具有广泛的应用前景。