지침 프롬프트를 통합 생성 프레임워크에 통합하여 다중 의도 탐지 및 슬롯 채우기의 공동 처리 수행

음성 언어 이해 분야에서 다중 의도 탐지(Intent Detection, ID)와 슬롯 채우기(Slot Filling, SF)의 통합은 중요한 도전 과제이다. 발화 내 슬롯은 여러 의도와 관련될 수 있기 때문에, 기존 대부분의 접근 방식은 의도와 슬롯 간의 관계를 포착하기 위해 작업에 특화된 구성 요소를 활용한다. 그러나 이러한 맞춤형 네트워크는 작업 간 공통적인 특성 모델링을 제한하고, 보다 광범위한 응용에 대한 일반화 능력을 저해한다. 위 문제를 해결하기 위해, 우리는 프롬프트 기반 패러다임에 기반한 통합 생성 프레임워크(UGEN: Unified Generative framework)를 제안하며, 이 작업을 질문-응답 문제로 재정의한다. 구체적으로, 5종류의 템플릿을 설계하여 지시형 프롬프트로 활용하며, 각 템플릿은 의도나 슬롯 후보를 나열하는 선택지(옵션), 원본 발화를 나타내는 맥락, 그리고 UGEN이 패러다임을 이해하도록 유도하는 질문을 포함한다. 이러한 지시형 프롬프트를 통해 UGEN은 의도와 슬롯뿐 아니라 그 내재된 상관관계를 효과적으로 이해할 수 있도록 안내된다. 두 개의 대표적인 다중 의도 벤치마크 데이터셋에서의 실험 결과, UGEN은 전체 데이터 설정에서 새로운 최고 성능(SOTA)을 달성하였으며, 5샷(28.1%) 및 10샷(23%) 시나리오에서는 기존 베이스라인을 크게 상회하여, UGEN이 뛰어난 강건성과 효과성을 갖추고 있음을 입증하였다.