Tidigare arbete med dialogakt (DA) klassificering har undersökt olika metoder, såsom dolda Markov modeller, maximal entropi, villkorliga slumpmässiga fält, grafiska modeller och stöd vektor maskiner. Några färska studier utforskas med hjälp av djupt lärande neurala nätverk för DA klassificering, är det dock inte klart ännu vad som är den bästa metoden för att använda dialog sammanhang eller DA sekventiell information, och hur mycket vinst det ger. I detta dokument föreslås flera sätt att använda kontextinformation för DA-klassificering, allt inom ramen för det djupgående lärandet. Baslinjesystemet klassificerar varje uttalande med hjälp av de konvolutionella neurala nätverken (CNN). Våra föreslagna metoder inkluderar att använda hierarkiska modeller (recurrent neural networks (RNN) eller CNN) för DA-sekvensmärkning där det nedre skiktet tar meningen CNN representation som ingång, concretenating förutsägelser från tidigare uttalanden med CNN vektor för klassificering, och utför sekvens avkodning baserat på förutsägelserna från meningen CNN modell. Vi utför noggranna experiment och jämförelser på Telefonkortus, visar att införandet av kontextinformation avsevärt förbättrar DA-klassificeringen och visar att vi uppnår nya toppmoderna prestationer för denna uppgift.
I referensreferensdokumentet föreslås flera sätt att införliva kontextuell information om DA-klassificering i förhållande till en CNN-grundmetod för meningsklassificering.
Using Context Information for Dialog Act Classification in DNN Framework
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}