用于对话行为分类的基于神经网络的上下文表示学习
计算与语言
2017-08-09 v1
摘要
我们探索了用于对话行为分类的基于神经网络的模型中的上下文表示学习方法。我们提出并广泛比较了在不同上下文层级上结合循环神经网络架构与注意力机制的不同方法。我们在两个基准数据集上的实验结果表明，与无上下文信息的模型相比取得了持续的改进，并揭示了架构中最合适的注意力机制取决于数据集的性质。
引用
@article{arxiv.1708.02561,
title = {Neural-based Context Representation Learning for Dialog Act Classification},
author = {Daniel Ortega and Ngoc Thang Vu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.02561},
year = {2017}
}
备注
5 pages, 1 figure, SIGDIAL 2017