槽位填充（Slot Filling）是自然语言处理中的一项核心技术，旨在从用户输入的文本中识别并提取特定实体或参数信息，并将这些信息填充到预定义的「槽位」中，以支持对话系统的意图理解。例如，在订票场景中，槽位可能包括「出发地」、「目的地」和「日期」，系统需从用户话语中准确捕获并填充这些值，从而完成后续任务处理。
在AI产品开发的实际落地中，槽位填充是构建高效聊天机器人、虚拟助手和智能客服系统的基石，帮助产品快速收集用户需求的关键参数，提升交互流畅度和准确性。随着深度学习技术的发展，基于序列标注模型如BiLSTM-CRF或Transformer架构的方法已大幅提升填充精度，为产品提供了 robust 的自然语言理解能力。延伸阅读可参考《Speech and Language Processing》一书的相关章节。
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