Discourse-Wizard：利用 RNN 发现对话中的深层语篇结构
计算与语言
2018-07-02 v1 人机交互
机器学习
神经与进化计算
摘要
口语理解是对话系统中的关键因素之一，而对话中的上下文对于理解当前话语具有重要作用。在这项工作中，我们通过一个在线网络界面实时演示，展示了对话中上下文对于神经网络模型的重要性。我们开发了两种不同的神经模型：一个不使用上下文的模型和一个基于上下文的模型。无上下文模型在话语级别对对话行为进行分类，而基于上下文的模型考虑了一些前述话语。我们使用模块化服务器架构将这些训练好的神经模型作为名为 Discourse-Wizard 的实时演示提供。该实时演示为会话分析和发现对话中的深层语篇结构提供了易于使用的界面。
引用
@article{arxiv.1806.11420,
title = {Discourse-Wizard: Discovering Deep Discourse Structure in your Conversation with RNNs},
author = {Chandrakant Bothe and Sven Magg and Cornelius Weber and Stefan Wermter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.11420},
year = {2018}
}
备注
Submitted to EMNLP 2018: System Demonstrations