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speaker-aware temporal graph
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双重任务对话语言理解的关系时序图推理
本文提出了一种新的框架,其核心是关系时间图推理,通过利用其内在关联,同时解决两个相互关联的对话语言理解任务。通过集成预测级交互,我们还提出了不同于以往的显式依赖关系建模方法。通过对实验的验证,我们的模型在不同场景下都优于现有模型,尤其在灵长
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a year ago
ACL
DARER: 双任务时序关系循环推理网络用于联合对话情感分类和行为识别
该研究提出了一种新的框架和模型,通过引入预测级交互和时态表示,实现了联合对话情感分类和行为识别任务,与现有模型相比,性能更好,需要更少的计算资源和培训时间。
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2 years ago
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