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COLING预测论证省略判断：以日语为例的案例研究
研究通过对包括日语在内的典型丢格语言的大规模人工标注数据的分析，发现了本地说话者在省略论元时的共同标准和定量特征，并检验了基于语言模型的论元省略判断模型的性能差距。希望本研究能够促进对自然人类省略判断的进一步研究。
PDF3 months ago
COLING预训练语言模型中的对话响应动态
本文研究了预先训练的语言模型中对话响应敏感性的程度，并通过一系列实验重点研究了涉及关注内容和省略现象的动态的敏感性。研究结果表明，模型对于嵌入子句的独特作用和前置话语中主要内容的响应具有明显的敏感性，但在涉及是否关注内容的全范围动态捕捉方
PDF2 years ago
对话问答中省略和指代检测的主动学习和多标签分类
本文提出了一种基于 DistilBERT 的多标签分类器，在有限的标记数据上采用多标签分类和主动学习来检测对话问答中省略和共指的现象，大大提高了分类器的性能。
PDF2 years ago
ACL学习解决对话依赖：一种面向对话问答的一致性训练框架
本文提出了一种名为 ExCorD 的新型框架，旨在解决会话依赖性的问题，通过通过生成自包含的问题和使用一种基于一致性的正则化器来训练 QA 模型，显著提高了 QA 模型的性能。
PDF3 years ago
AAAI填补对话省略以提高社交对话理解能力
本论文提出了一种用于解决社交对话中省略现象的方法，通过使用端到端指针网络模型对用户发言进行补全，结合原始发言和自动补全发言来进行对话行为预测和语义角色标注任务。该方法在社交对话中分别将对话行为预测和语义角色标注的 F1 分数提高了 1.3%
PDF5 years ago
EMNLPGECOR：一种端到端生成式省略和共指解析任务导向对话模型
本文提出了一种统一的端到端生成省略和共指技术模型，来解决对话中省略和共指的问题，并通过多任务学习框架将其集成到一个端到端的任务导向的对话中，实验结果表明，该模型在识别省略和共指问题上表现显著优于 seq2seq 基线模型，并且结合 GECO
PDF5 years ago