حصلت النماذج القائمة على الرسوم البيانية الحديثة للكشف المشترك عن النوايا المتعددة وتعبئة الفراغات (slot filling) على نتائج واعدة من خلال نمذجة التوجيه الناتج عن توقع النوايا أثناء عملية تفكيك تعبئة الفراغات. ومع ذلك، تُظهر الطرق الحالية (1) نمذجة توجيه ثنائي الاتجاه فقط من النوايا إلى الفراغات؛ (2) استخدام رسوم بيانية متجانسة لنمذجة التفاعلات بين عقد معاني الفراغات وعقد تسميات النوايا، مما يحد من الأداء. في هذه الورقة، نقترح نموذجًا جديدًا يُسمى Co-guiding Net، الذي يُطبّق إطارًا مكوّنًا من مرحلتين لتحقيق توجيه متبادل بين المهمتين. في المرحلة الأولى، يتم إنتاج التقديرات الأولية للعلامات الخاصة بكلتا المهمتين، ثم تُستخدم هذه التقديرات في المرحلة الثانية لنمذجة التوجيه المتبادل. وبشكل خاص، نقترح استخدام شبكتين متناظرتين لانتباه الرسوم البيانية غير المتجانسة (heterogeneous graph attention networks) تعملان على رسوم بيانية غير متجانسة مُقترحة (heterogeneous semantics-label graphs)، مما يمكّن من تمثيل فعّال للعلاقات بين عقد المعاني وعقد التسميات. أظهرت نتائج التجارب أن نموذجنا يتفوّق على النماذج الحالية بفارق كبير، حيث حقق تحسينًا نسبيًا قدره 19.3% مقارنةً بأفضل نموذج سابق على مجموعة بيانات MixATIS من حيث الدقة الإجمالية.