《表3 多种模型对比：基于BLSTM-CNN-CRF模型的槽填充与意图识别》

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《基于BLSTM-CNN-CRF模型的槽填充与意图识别》

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从表3可以看出，Tur等人[25]提出了一个依赖于句法分析的句子简化方法在意图识别任务上获得最高的分类准确率96.98%；并且通过使用机器学习算法对SLU任务中出现的错误进行分析并探索有效的解决手段，也达到了95.72%的准确率[3]。这两个方法之所以获得较高的准确率，主要是因为在数据集上进行标注以及特征设计，但这花费了较高的人力物力成本。