音声言語理解（Spoken Language Understanding, SLU）は、音声データから直接意味情報を推論するため、エンドユーザー向けアプリケーションにおける誤り伝搬や誤解を低減する可能性を秘めています。しかし、公開されているSLUリソースは限られています。本論文では、以下の要素を含む新たなSLUパッケージ「SLURP」を公開します。（1）18のドメインをカバーする英語の新しい挑戦的なデータセット。これは従来のデータセットと比べて大幅に規模が大きく、言語的多様性も高いものである。（2）最先端のNLU（自然言語理解）およびASR（音声認識）システムに基づく競争力のあるベースライン。（3）エンティティラベル付けのための新たな透明性の高い評価指標。この指標により、改善すべき潜在的な領域を詳細に特定するための誤差分析が可能になります。SLURPは、https://github.com/pswietojanski/slurp にて公開されています。