論文の概要: Speaker Turn Modeling for Dialogue Act Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05056v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 18:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 23:00:38.087034
• Title: Speaker Turn Modeling for Dialogue Act Classification
• Title（参考訳）: 対話行為分類のための話者ターンモデリング
• Authors: Zihao He, Leili Tavabi, Kristina Lerman, Mohammad Soleymani
• Abstract要約: 本稿では,対話法(DA)分類のモデル化において,話者間の会話の交替変化を統合することを提案する。 会話中の話者ターンを表現するために,会話不変話者ターン埋め込みを学習する。 本モデルでは,対話内容から意味を抽出し,会話中の話者の交替を考慮に入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.124489616470001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dialogue Act (DA) classification is the task of classifying utterances with respect to the function they serve in a dialogue. Existing approaches to DA classification model utterances without incorporating the turn changes among speakers throughout the dialogue, therefore treating it no different than non-interactive written text. In this paper, we propose to integrate the turn changes in conversations among speakers when modeling DAs. Specifically, we learn conversation-invariant speaker turn embeddings to represent the speaker turns in a conversation; the learned speaker turn embeddings are then merged with the utterance embeddings for the downstream task of DA classification. With this simple yet effective mechanism, our model is able to capture the semantics from the dialogue content while accounting for different speaker turns in a conversation. Validation on three benchmark public datasets demonstrates superior performance of our model.
• Abstract（参考訳）: ダイアログ法(英: Dialogue Act, DA)は、ダイアログにおける機能に関する発話を分類するタスクである。 既存のDA分類モデル発話へのアプローチは、対話を通して話者間の旋回変化を含まないため、非対話的テキストと変わらない。 本稿では,DAをモデル化する際の話者間の会話の変化を統合することを提案する。 具体的には、会話中の話者の順番を表す会話不変話者の順番埋め込みを学習し、学習された話者の順番埋め込みを、da分類の下流タスクのための発話埋め込みとマージする。 このシンプルで効果的なメカニズムにより、対話内容から意味を捉えることができ、会話の中で異なる話者のターンを考慮に入れられる。 3つのベンチマークデータセットの検証は、我々のモデルの優れたパフォーマンスを示しています。

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