会话核：一种用于学习在线会话理解相关上下文的灵活机制

随着社交网络和在线讨论论坛的发展，理解在线会话引起了研究关注。在线会话中帖子和回复的内容分析十分困难，因为每条单独的话语通常很短，并且可能隐式地引用同一会话中的其他帖子。因此，理解单个帖子需要捕获会话上下文以及会话树不同部分之间的依赖关系，然后将帖子和评论/回复之间的上下文依赖关系编码到语言模型中。为此，我们提出了一种通用机制，用于为在线会话中关于某个帖子的各个方面（例如是否提供信息、有见地、有趣或搞笑）发现合适的会话上下文。具体而言，我们设计了两类会话核，它们探索表示会话的树中某个帖子的邻域的不同部分，并以此构建适合所考虑的每个任务的相关会话上下文。我们将开发的方法应用于从 slashdot.org 抓取的会话，该网站允许用户对帖子应用高度不同的标签，如“有见地”、“搞笑”等，因此提供了一个理想的实验平台，以研究会话核这样的框架是否具有足够的通用性和灵活性，能够适应截然不同的会话理解任务。