論文の概要: Online Conversation Disentanglement with Pointer Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11080v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 15:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 23:59:28.157437
• Title: Online Conversation Disentanglement with Pointer Networks
• Title（参考訳）: ポインタネットワークによるオンライン会話の絡み合い
• Authors: Tao Yu, Shafiq Joty
• Abstract要約: 本稿では,会話の絡み合わせのためのエンドツーエンドのオンラインフレームワークを提案する。 我々は、タイムスタンプ、話者、メッセージテキストを含む全発話を埋め込む新しい手法を設計する。 Ubuntu IRCデータセットを用いた実験により,提案手法はリンクと会話の予測タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.063606578730449
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Huge amounts of textual conversations occur online every day, where multiple conversations take place concurrently. Interleaved conversations lead to difficulties in not only following the ongoing discussions but also extracting relevant information from simultaneous messages. Conversation disentanglement aims to separate intermingled messages into detached conversations. However, existing disentanglement methods rely mostly on handcrafted features that are dataset specific, which hinders generalization and adaptability. In this work, we propose an end-to-end online framework for conversation disentanglement that avoids time-consuming domain-specific feature engineering. We design a novel way to embed the whole utterance that comprises timestamp, speaker, and message text, and proposes a custom attention mechanism that models disentanglement as a pointing problem while effectively capturing inter-utterance interactions in an end-to-end fashion. We also introduce a joint-learning objective to better capture contextual information. Our experiments on the Ubuntu IRC dataset show that our method achieves state-of-the-art performance in both link and conversation prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 大量のテキスト会話が毎日オンラインで行われ、複数の会話が同時に行われる。 インターリーブされた会話は、進行中の議論だけでなく、同時メッセージから関連する情報を抽出するのにも困難をもたらす。 会話の絡み合いは、会話を分離することを目的としている。 しかし、既存のジエンタングルメントメソッドは、主にデータセット固有の手作りの機能に依存しているため、一般化と適応性を妨げる。 本稿では,時間を要するドメイン固有の機能工学を回避し,会話の絡み合いに対するエンドツーエンドのオンラインフレームワークを提案する。 我々は,タイムスタンプ,話者,メッセージテキストを含む発話全体を埋め込む新しい手法を設計し,発話間相互作用をエンドツーエンドで効果的に捉えつつ,解離をポインティング問題としてモデル化するカスタムアテンション機構を提案する。 また,文脈情報を取り込むための共同学習目標についても紹介する。 Ubuntu IRCデータセットを用いた実験により,提案手法はリンクと会話の予測タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。

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