《表1 意图标记说明：基于Attention+Bi-LSTM的公交出行意图和语义槽填充联合识别》

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《基于Attention+Bi-LSTM的公交出行意图和语义槽填充联合识别》

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接下来对语句进行预处理，生成词向量，并对数据进行基于字和基于词的切分：基于词的切分采用Jieba分词，将一些具有区域特点的地点加入自定义词典中，确保分词的准确性．两组数据采用相同的标记方式，标记说明如表1和表2所示，基于词的标注实例如表3所示：