En enorm mängd samtal sker online varje dag, till exempel på chattplattformar där flera konversationer kan äga rum samtidigt. Mellanhandssamtal leder till svårigheter inte bara när det gäller att följa diskussioner utan också att hämta relevant information från samtidiga meddelanden. Konversation disentangling syftar till att separera sammanflätade meddelanden till fristående samtal. I det här dokumentet föreslår vi att man ska utnyttja läran om representation för att lösa upp samtalen. Ett siamese hierarkiskt konvolutionellt neuralt nätverk (SHCNN), som integrerar lokala och mer globala representationer av ett meddelande, presenteras först för att uppskatta konversations-nivå likhet mellan tätt postade meddelanden. Med den uppskattade likheten poäng, vår algoritm för konversation identifiering av likhet rankning (CISIR) sedan härled samtal baserat på hög förtroende meddelande par och parvis redundans. Experiment genomfördes med fyra allmänt tillgängliga datauppsättningar av samtal från Reddit- och IRC-kanaler. De experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar komparativa baslinjer i både parvis uppskattning av likhet och samtalsuppgörelse.
REF var den första att föreslå att använda konvolutionella neurala nätverk för att uppskatta konversationsnivån likhet mellan nära postade meddelanden.
Learning to Disentangle Interleaved Conversational Threads with a Siamese Hierarchical Network and Similarity Ranking
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}