Det senaste arbetet i Dialoglagen klassificering har behandlat uppgiften som en sekvens märkning problem med hjälp av hierarkiska djupa neurala nätverk. Vi bygger vidare på detta tidigare arbete genom att utnyttja effektiviteten i en kontextmedveten självbetjäningsmekanism i kombination med ett hierarkiskt återkommande neuralt nätverk. Vi gör omfattande utvärderingar av standardiserade klassificeringsdata för dialoglagen och visar på betydande förbättringar jämfört med de senaste resultaten av telefondialoglagen (SwDA) Korpus. Vi undersöker också effekterna av olika metoder för att representera olika yttranden och visar att vår metod är effektiv när det gäller att fånga upp semantiska textrepresentationer på talnivå och samtidigt upprätthålla hög noggrannhet.
REF tillämpade den självuppmärksamma självuppmärksamhetsmekanismen i kombination med ett hierarkiskt återkommande neuralt nätverk och fick en betydande förbättring jämfört med toppmoderna resultat på SwDA-datauppsättningar.
Dialogue Act Classification with Context-Aware Self-Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}