Att erkänna dialogakter (DA) är viktigt för många uppgifter som rör behandling av naturligt språk, t.ex. dialoggenerering och erkännande av avsikter. I detta dokument föreslår vi ett hierarkiskt recidiverande neuralt nätverk med dubbla inriktningar för dialoghandlingsklassificering. Vår modell är delvis inspirerad av iakttagelsen att samtalsyttringar normalt förknippas med både en dialogakt och ett ämne, där den förra fångar den sociala akten och den senare beskriver ämnet. Ett sådant beroende mellan dialogakter och ämnen har dock inte utnyttjats av de flesta befintliga system för DA-klassificering. Med en ny dubbel uppgiftsspecifik uppmärksamhetsmekanism kan vår modell, för uttalanden, fånga information om både dialogakter och ämnen, samt information om samspelet mellan dem. Vi utvärderar prestandan av vår modell på två offentligt tillgängliga dataset, dvs., Telefon och DailyDialog. Experimentella resultat visar att genom att modellera ämne som en extra uppgift kan vår modell avsevärt förbättra DA-klassificeringen.
Referensreferensreferensen föreslår ett återkommande neuralt nätverk för DAR, som fångar information om både dialogakter och ämnen.
A Dual-Attention Hierarchical Recurrent Neural Network for Dialogue Act Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}