I detta dokument studerar vi problemet med adressat och svarsval i flerpartssamtal. Förstå flerpartssamtal är utmanande på grund av komplexa högtalarinteraktioner: flera talare utbyta meddelanden med varandra, spela olika roller (sender, adressat, observatör), och dessa roller varierar mellan varv. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi Interaktion Recurrent Neural Network (SI-RNN). Medan det tidigare moderna systemets uppdaterade högtalare endast inbäddar för avsändaren, använder SI-RNN en ny dialogkod för att uppdatera högtalarens inbäddningar på ett rollkänsligt sätt. Till skillnad från det tidigare arbetet som valde adressaten och svaret separat, väljer SI-RNN dem gemensamt genom att titta på uppgiften som en sekvensförutsägelse problem. Experimentella resultat visar att SI-RNN avsevärt förbättrar noggrannheten i urvalet av mottagare och svar, särskilt i komplexa samtal med många talare och svar på avlägsna meddelanden många vänder i det förflutna.
För en annan uppgift, adressat och svarsval i flerpartssamtal har en distinkt RNN-baserad kodare för varje talarroll (anbudsgivare, adressat eller observatör) använts för att generera distinkta historiksammanfattningar REF.
Addressee and Response Selection in Multi-Party Conversations with Speaker Interaction RNNs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}