För att skapa konversationssystem som fungerar i verkliga situationer, är det viktigt att anta att de interagerar med flera agenter. I detta arbete tar vi itu med adressat och svarsval för flerpartssamtal, där system förväntas välja vem de riktar sig till samt vad de säger. Den viktigaste utmaningen med denna uppgift är att gemensamt modellera vem som talar om vad i ett tidigare sammanhang. För den gemensamma modellering föreslår vi två modellering ramar: 1) statisk modellering och 2) dynamisk modellering. För att visa referensresultat av våra ramverk skapade vi ett flerpartssamtal corpus. Våra experiment på datasetet visar att de återkommande neurala nätverksbaserade modellerna i våra ramverk på ett robust sätt förutser mottagare och svar i samtal med ett stort antal agenter.
REF föreslår adressat- och svarsvalsuppgift för flerpartssamtal.
Addressee and Response Selection for Multi-Party Conversation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}