Dialog ämnesspårning är ett sekventiellt märkningsproblem för att erkänna ämnestillstånd vid varje tillfälle steg i givna dialogsekvenser. Detta papper presenterar olika artificiella neurala nätverk modeller för dialog ämnesspårning, inklusive konvolutionella neurala nätverk för att redogöra för semantik vid varje enskilt uttalande, och återkommande neurala nätverk för att redogöra för konversationssammanhang längs flera varv i dialogen historia. De experimentella resultaten visar att våra föreslagna modeller avsevärt kan förbättra spårningen i mänskliga samtal.
REF bygga ett neuralt nätverk för dialog ämnesspårning där CNN används för att redogöra för semantik vid enskilda uttalanden och RNN för modellering konversationssammanhang längs flera varv i historien.
Exploring Convolutional and Recurrent Neural Networks in Sequential Labelling for Dialogue Topic Tracking
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}