论文略读笔记《Structural Characterization for Dialogue Disentanglement》

最新推荐文章于 2025-12-06 14:50:32 发布

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原文链接：https://aclanthology.org/2022.acl-long.23.pdf

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复杂多方对话环境使对话阅读理解面临挑战，以往研究对对话结构特征关注不足。本文特别考虑结构因素，设计新的对话解纠缠模型，从说话人属性和引用依赖关系两方面对对话结构信息建模，在Ubuntu IRC基准数据集上取得进展，有助于对话理解。

Abstract

复杂的多方对话环境导致了对话阅读理解的挑战，多个对话线索在一个共同的对话记录中同时流动，增加了理解人类和机器对话历史的难度。以往的研究主要集中于具有精心设计的特征的话语编码方法，但对对话结构的特征关注不足。我们特别考虑了结构因素，设计了一种新的对话解纠缠模型。基于对话是建立在说话人之间的连续参与和互动之上的事实，我们从两个方面对对话的结构信息进行了建模:1)speaker属性，表明消息来自谁;2)引用依赖关系，显示消息可能引用谁。该方法在Ubuntu IRC基准数据集上实现了最新的进展，并有助于对话相关的理解。