本研究使用大型语言模型（LLMs）进行多意图口语语言理解（SLU）研究，提出了一种独特的方法，通过重构实体槽位和引入子意图指令（SII）的概念，增强了对复杂多意图通信的解析和解释。研究结果显示，LLMs能够超越当前最先进的多意图SLU模型。同时，还介绍了两个度量标准，实体槽位准确度（ESA）和综合语义准确度（CSA），以评估LLMs在该领域的熟练程度。

本研究使用大型语言模型进行多意图口语语言理解研究，提出了一种独特的方法，重构了实体槽位，引入了子意图指令的概念，增强了对复杂多意图通信的解析和解释。研究表明，大型语言模型可以超越当前最先进的多意图语言理解模型。同时，还介绍了两个度量标准，以分析大型语言模型在这一领域的熟练程度。