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论文略读笔记《Structural Characterization for Dialogue Disentanglement》

structural characterization for dialogue disentanglement

Abstract

复杂的多方对话环境导致了对话阅读理解的挑战,多个对话线索在一个共同的对话记录中同时流动,增加了理解人类和机器对话历史的难度。以往的研究主要集中于具有精心设计的特征的话语编码方法,但对对话结构的特征关注不足。我们特别考虑了结构因素,设计了一种新的对话解纠缠模型。基于对话是建立在说话人之间的连续参与和互动之上的事实,我们从两个方面对对话的结构信息进行了建模:1)speaker属性,表明消息来自谁;2)引用依赖关系,显示消息可能引用谁。该方法在Ubuntu IRC基准数据集上实现了最新的进展,并有助于对话相关的理解。
  

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