Detta dokument presenterar resultat av våra experiment för nästa uttalande rankning på Ubuntu Dialog Corpus - den största allmänt tillgängliga multi-turn dialog corpus. För det första använder vi en intern implementering av tidigare rapporterade modeller för att göra en oberoende utvärdering med samma data. För det andra utvärderar vi resultaten för olika LSTM:er, Bi-LSTM:er och CNN:er på datasetet. För det tredje skapar vi en ensemble genom genomsnittliga förutsägelser av flera modeller. ensemblen förbättrar prestandan ytterligare och den uppnår ett toppmodernt resultat för nästa uttalande rankning på denna datauppsättning. Slutligen diskuterar vi våra framtida planer med hjälp av denna corpus.
REF utvärderar olika modellers prestanda på datasetet, t.ex. LSTM, Bi-LSTM och CNN.
Improved Deep Learning Baselines for Ubuntu Corpus Dialogs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}