关键词utterance representation
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- 跨语言迁移学习的语音翻译
利用 Whisper 作为多语言语音模型示例，我们探究了语音编码器产生的话语表征，虽然保留了一些语言敏感信息，但是来自不同语言的单词被映射到相似的语义空间，从 Speech-to-Speech 检索任务中的高召回率可以看出；借助这个共享的嵌 - TaDSE: 模板感知的对话句子嵌入
通过模板信息，利用自我学习的对比学习框架，构建模板感知的对话句嵌入方法 TaDSE，并通过合成增强数据集增强话语和模板之间的关系，数据实验结果表明 TaDSE 在五项基准数据集上均超越了现有最佳效果，并且意图分类任务的表现较一致。
- 基于主题感知语句表征的无监督对话主题分割
本文提出一种基于邻近语句匹配和伪分割从未标记的对话数据中学习主题感知话语表示的新颖无监督对话主题分割框架，并在两个基准数据集（即 DialSeg711 和 Doc2Dial）上进行了广泛的实验，表明我们的方法显著优于强基准方法。
- 基于上下文的嵌入式话语表示在对话情感识别中的应用
基于 RoBERTa 编码器的上下文依赖嵌入话语表示法为核心的情感识别方法通过在分类模型中附加简单的分类模块来实现有效性，证明了这种方法在比复杂分类模块更有效的情境无关话语表示方法上表现更好。
- 用辅助说话人识别的多任务学习进行对话情感识别
本文探讨了会话情感识别 (CER) 的问题，考虑到说话人的信息对于识别情感的影响，提出利用说话人鉴别任务 (SI) 辅助提升对话中话语的表示。实验结果表明，该方法能够有效提高 CER 的性能，达到了两个基准数据集的最优结果。