Slot Filling
比如在订票系统中，输入“Arrive Taipei on November 2nd”这样一个序列，我们设置几个slot(槽位)，希望算法能够将关键词“Taipei”放入Destination这个slot，将"November"和"2nd"放入到达时间Time of Arrival这个slot，而“Arrive”和“on”不属于任何slot。那这个算法如何实现呢？
Slot Filling with FNN
可以用Feedforward Neural Network实现Slot Filling吗？可以，下面介绍这种FNN的输入和输出，但其存在问题。
输入是一个word（比如“Taipei”）并用vector来表示它；输出是1个probablity distribution，表示输入的word属于各个slot的概率。
如何用vector表示1个word呢？方法有很多。比如1-of-N Encoding(又名one-hot Encoding)，如下图所示。设定1个lexicon(词汇表)，那vector的size就和lexicon的size相同，vector中的每个维度对应lexicon中的word，vector中word对应的维度的值为1、其它维度的值为0。
如下图所示，只有1-of-N Encoding还不够，一些word不在lexicon中，对此我们需要在lexicon中添加1个"other"。除了1-of-N Encoding，还可以通过word hashing。可以用1个26×26×26的vector表示1个word，该vector中每个元素代表1个3字母序列。比如"apple"包括"app"、"ppl"、"ple"。
使用FNN实现Slot Filling时会存在一个问题：假如有2个句子“Arrive Taipei on November 2nd”和“Leave Taipei on November 2nd”，在处理这2个句子时FNN会先处理“arrive”和“leave”这2个词汇然后再处理“Taipei”。这时FNN没有办法区分出“Taipei”是出发地还是目的地，而我们希望算法在处理序列时是有“记忆力”的（即在处理“Taipei”时，它还记得“Leave”或“Arrive”），于是RNN诞生了。
Recurrent Neural Network
如下图所示，将每1个隐藏层的输出保存在memory中，网络不仅考虑了input，还要考虑memory中的数据（merory中的数据是需要有初值的，比如0）。
因为RNN会考虑memory中存储的临时值，而不同输入产生的临时值不一定相同，所以改变输入序列中元素的顺序会导致最终输出结果的改变（Changing the sequence order will change the output）。
Slot Filling with RNN
如下图所示，以“Arrive Taipei on November 2nd” 这个word sequence为例，将“Arrive”的vector(x^1)输入到RNN，隐藏层生成(a^1)，根据(a^1)生成(y^1)，表示“arrive”属于每个slot的概率，其中(a^1)会被存储到memory中；将“Taipei”的vector(x^2)输入到RNN，此时隐藏层同时考虑(x^2)和memory中的(a^1)生成(a^2)，根据(a^2)生成(y^2)，表示“Taipei”属于某个slot的概率，此时再把(a^2)存到memory中；以此类推根据(x_3)和(a_2)生成(a_3)进而得到(y^3)……
RNN的变体
Elman Network & Jordan Network
RNN也有不同的变形。Elman Network是把隐藏层的输出存到memory中，而Jordan Network是把输出层的输出保存到memory中。由于隐藏层没有明确的训练目标，而整个NN具有明确的目标，因此Jordan Network的表现会更好一些。
Bidirectional RNN
如下图所示，RNN可以是双向的。训练2个方向的RNN，1个从前往后读取序列，1个从后往前读取序列，然后使用2个RNN的隐藏层得到最后的输出层。这样的好处是，输出层的感受野更大，因为RNN在得到(y^{t+1})的时候，它不只看了从句首(x^1)开始到(x^{t+1})的数据，还看了从句尾(x^{n})一直到(x^{t+1})的输入，这就相当于RNN是在看过整个句子之后才计算每个word属于哪个slot的概率。
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