I detta arbete föreslår vi kontextuella språkmodeller som införlivar dialognivå diskursinformation i språkmodellering. Tidigare verk om kontextuell språkmodell behandlar föregående uttalanden som en sekvens av indata, utan att överväga dialoginteraktioner. Vi designar recidiverande neurala nätverk (RNN) baserade kontextuella språkmodeller som speciellt följer interaktionen mellan högtalare i en dialogruta. Experimentresultat från Växeldialogen Korpus visar att den föreslagna modellen överträffar den konventionella enkelsvängsbaserade RNN-språkmodellen med 3,3 % på perplexitet. De föreslagna modellerna visar också en fördelaktig prestanda jämfört med andra konkurrenskraftiga kontextuella språkmodeller.
I studie REF föreslog de kontextuella RNN-språkmodeller som spårar samspelet mellan talarna genom att använda ytterligare RNN.
Dialog context language modeling with recurrent neural networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}