Dialoglagen Erkännande (DAR) är ett utmanande problem i dialogtolkningen, som syftar till att fästa semantiska etiketter på uttalanden och karakterisera talarens avsikt. För närvarande formulerar många befintliga strategier DAR-problemet som sträcker sig från flerklassificering till strukturerad förutsägelse, som lider av handgjorda funktionsförlängningar och uppmärksamma kontextuella strukturella beroenden. I detta dokument anser vi att problemet med DAR är ur synvinkeln att utvidga de strukturella beroendena av rikare villkorade slumpmässiga fält (CRF) utan att överge end-to-end-utbildning. Vi införlivar hierarkisk semantisk slutledning med minnesmekanismen på talmodelleringen. Vi utvidgar sedan nätverket för strukturerad uppmärksamhet till att omfatta det villkorade slumpmässiga fältskiktet som tar hänsyn till både kontextuella uttalanden och motsvarande dialogakter. De omfattande experimenten med två stora referensdatauppsättningar Telefondialoglagen (SWDA) och Meeting Recorder Dialogue Act (MRDA) visar att vår metod ger bättre resultat än andra toppmoderna lösningar på problemet. Det är ett anmärkningsvärt faktum att vår metod nästan ligger nära den mänskliga notatorns prestanda på SWDA inom 2 procents gap.
Referens REF innehåller semantisk information genom en minnesmekanism och använder sedan det strukturerade uppmärksamhetsnätverket på den linjära kedjan CRF för att separera uttalandena till kliquer dynamiskt.
Dialogue Act Recognition via CRF-Attentive Structured Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}