dialogue act recognition | BriefGPT

关键词dialogue act recognition

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WWW基于序列化对话行为建模的目标导向会话系统用户满意度评估
本文提出了一种新的框架 USDA，采用分层 Transformer 编码整个对话上下文，并发展了两种 USDA 变体，以捕捉有监督或无监督方式的对话行为信息，在预测用户满意度时，结合了内容和行为特征的时序转换。在四个基准目标导向的对话数据集
PDF2 years ago
基于分层结构的本地上下文关注在对话行为识别中的应用
本研究旨在设计一种基于自注意力机制的分层模型，以识别对话行为，并通过修改注意分布来关注局部和上下文语义信息，同时引入新的对话分割机制，分析对话长度和上下文填充长度对模型效果的影响。实验表明，该模型在 Switchboard 对话行为和 Da
PDF4 years ago
一个基于语境的对话行为识别方法，使用简单的循环神经网络
提出了一种上下文敏感的对话行为识别方法，利用基于字符级语言模型的话语表示来学习对话行为分类，并在 Switchboard 对话行为语料库上测试，结果表明考虑先前话语作为当前话语的语境可以改进对话行为识别。
PDF6 years ago
基于语句级关注的双向循环神经网络的对话分析
使用基于注意力机制的双向循环神经网络模型分析先前话语对识别当前话语的影响，研究发现基于上下文学习不仅提高了性能，而且实现了更高的分类置信度。
PDF6 years ago
基于 CRF-Attentive 结构网络的对话行为识别
本研究提出了一种使用丰富的条件随机场 (CRF) 结构依赖性、采用分层语义推理和记忆机制的话语行为识别方法，并使用扩展的结构化注意力网络考虑上下文的话语和相应的对话行为，实验结果显示该方法表现优于其他最先进的解决方案。
PDF7 years ago
使用带 CRF 的分层编码器进行对话行为序列标注
本文提出了一种基于 Hierarchical RNN、双向 LSTM 和 CRF 的层次化的对话行为（Dialogue Act）识别模型，该模型将每个话语按其对应的 Dialogue Act 进行分类，并在 Switchboard 和 Me
PDF7 years ago
ACL基于转换学习的对话行为标记
本文介绍了一种基于 Transformation-Based Learning 算法结合特征提取的对话行为识别方法，提出了一种名为 dialogue act cues 表示识别信息的特征，通过最小化训练数据中的信息熵自动构建一组 dialo
PDF26 years ago