I denna studie tillämpade vi en djup LSTM-struktur för att klassificera dialogakter (DA) i öppna domänsamtal. Vi fann att ordet inbäddar parametrar, avhopp legalisering, sönderfallsfrekvens och antal lager är de parametrar som har störst effekt på den slutliga systemnoggrannheten. Med hjälp av resultaten från dessa experiment har vi utbildat ett djupt LSTM-nätverk som överträffar den senaste tekniken på växeln med 3,11%, och MRDA med 2,2%.
REF har tillämpat en djupgående LSTM-struktur för att få fram de senaste resultaten om växel- och MRDA-korpuser.
Dialogue Act Classification in Domain-Independent Conversations Using a Deep Recurrent Neural Network
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}