1. intro - slot filling은 sequential labeling task로 취급됨. - sequence tagging에 사용할 수 있는 조건부 무작위장(CRF) 등과 함께, RNN 및 CNN 구조를 사용하여 context를 고려하는 word representation을 학습한다. - word level slot filling 과 utterance level intent detection은 동시에 수행되어 협력적인 효과를 낼 수 있다. - 어떤 단어가 slot "artist"로 분류되었다면 intent는 "AddtoPlayList"등이 "GetWeather"와 같은 경우 보다 더 그럴듯 할 것이다. - RNN의 마지막 hidden state, CNN output의 attention-weig..