Dialog Act erkännande associerar dialog handlingar (dvs. semantiska etiketter) till uttalanden i ett samtal. Problemet med att koppla semantiska etiketter till uttalanden kan behandlas som ett problem med sekvensmärkning. I detta arbete bygger vi ett hierarkiskt återkommande neuralt nätverk med hjälp av dubbelriktad LSTM som basenhet och det villkorliga slumpmässiga fältet (CRF) som det översta lagret för att klassificera varje uttalande i sin motsvarande dialogakt. Det hierarkiska nätverket lär sig representationer på flera nivåer, dvs. ordnivå, talnivå och konversationsnivå. Representationerna på samtalsnivå är input till CRF-skiktet, som tar hänsyn till inte bara alla tidigare uttalanden utan även deras dialogakter, och därmed modellerar beroendet bland både etiketter och uttalanden, en viktig hänsyn till naturlig dialog. Vi validerar vår strategi för två olika referensdataset, Telefon och Meeting Recorder Dialogue Act, och visar resultatförbättringar jämfört med de senaste metoderna med 2,2% respektive 4,1% absoluta poäng. Det är värt att notera att den inter-annotator överenskommelse om Telefon data set är 84%, och vår metod kan uppnå noggrannhet på cirka 79% trots att utbildas på de bullriga data.
REF lade till ett CRF-skikt på toppen av det hierarkiska nätverket för att modellera beroendet av märkningen.
Dialogue Act Sequence Labeling using Hierarchical encoder with CRF
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}