Multi-turn konversation förståelse är en stor utmaning för att bygga intelligenta dialogsystem. Detta arbete fokuserar på hämtning-baserad svarsmatchning för multi-turn konversation vars relaterade arbete helt enkelt konkateterar konversationen uttalanden, ignorerar samspelet mellan tidigare uttalanden för kontext modellering. I detta dokument formulerar vi tidigare uttalanden i sitt sammanhang med hjälp av en föreslagen djuptstående aggregeringsmodell för att bilda en finkornig kontextrepresentation. I detalj introduceras först en självmatchande uppmärksamhet för att styra den viktiga informationen i varje uttalande. Sedan matchar modellen ett svar med varje förfinat uttalande och den slutliga matchningspoängen erhålls efter uppmärksam svängar aggregering. Experimentella resultat visar att vår modell överträffar de senaste metoderna på tre multi-turn conversation riktmärken, inklusive en nyligen införd e-handelsdialog corpus.
I REF föreslogs ett nätverk för aggregering av djupa uttalanden (DUA) som förfinade uttalanden och använde sig av självmatchande uppmärksamhet för att styra den viktiga informationen i varje uttalande.
Modeling Multi-turn Conversation with Deep Utterance Aggregation
{'venue': 'COLING 2018, pages 3740-3752', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}