Vi föreslår en ny hierarkisk Återkommande Neural Network (RNN) för inlärningssekvenser av dialogakter (DA). Inmatningen i denna uppgift är en sekvens av uttalanden (dvs. samtalsinlägg) bestående av en sekvens av polletter, och utmatningen är en sekvens av DA-etiketter (en etikett per uttalande). Vår modell utnyttjar dialogdatas hierarkiska karaktär genom att använda två inhägnade RNN:er som fångar långdistansberoenden på dialognivå och yttrandenivå. Denna modell kombineras med en uppmärksamhetsmekanism som fokuserar på framträdande polletter i uttalanden. Våra experimentella resultat visar att vår modell överträffar starka baslinjer på två populära dataset, Telefon och MapTask; och vår detaljerade empiriska analys belyser effekten av varje aspekt av vår modell.
Hierarkiska återkommande neurala nätverk (RNN) för lärande sekvenser av dialog akter föreslås REF.
A Hierarchical Neural Model for Learning Sequences of Dialogue Acts
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}