面向对话话题转移检测的多粒度提示
计算与语言
2023-05-24 v1
摘要
对话话题转移检测的目标是识别对话中当前话题是否已改变或需要改变。先前工作聚焦于使用预训练模型编码话语来检测话题转移，未能深入探究对话中不同层级的话题粒度并理解对话内容。为解决上述问题，我们采用基于提示的方法，从标签、话轮与话题等多粒度充分提取对话中的话题信息。在我们标注的中文自然话题对话数据集CNTD与公开英文TIAGE数据集上的实验结果表明，所提模型优于基线。进一步实验显示，不同粒度提取的信息有效帮助模型理解对话话题。
引用
@article{arxiv.2305.14006,
title = {Multi-Granularity Prompts for Topic Shift Detection in Dialogue},
author = {Jiangyi Lin and Yaxin Fan and Xiaomin Chu and Peifeng Li and Qiaoming Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.14006},
year = {2023}
}