【摘 要】
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对话行为（DA）揭示了说话人在对话中所要表达的一般意图,精准预测对话行为可以极大地助力对话系统的开发与完善。虽然相关学者已经在对话行为分类领域进行了广泛的研究,但是分类依据的相关方法在挖掘特征信息方面仍旧存在不足之处。本文认为对话人的话语之中存在着多种形式的隐藏信息,如词汇信息、词性信息和统计信息,三种信息相互补充,充分利用这些信息可以在基础上提高算法识别对话行为的准确性。然而,三者本身数据类型的
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对话行为（DA）揭示了说话人在对话中所要表达的一般意图,精准预测对话行为可以极大地助力对话系统的开发与完善。虽然相关学者已经在对话行为分类领域进行了广泛的研究,但是分类依据的相关方法在挖掘特征信息方面仍旧存在不足之处。本文认为对话人的话语之中存在着多种形式的隐藏信息,如词汇信息、词性信息和统计信息,三种信息相互补充,充分利用这些信息可以在基础上提高算法识别对话行为的准确性。然而,三者本身数据类型的不同导致其表示形式存在多样性,这在一定程度上增大了特征信息挖掘的复杂性。为了解决上述问题,我们提出了一种共性个性融合分析策略,其不仅可以通过学习共性信息来深化特征之间的联系,还可以利用个性学习来捕捉线索本身的特异之处。此外,笔者还发现DA标签之间存在着潜在的层次关联,忽视这种层次关系也会限制DA模型分类性能的进一步提升。综合上述问题进行分析,本文提出了一种基于共性与个性融合分析的层次化两轮分类模型（Two-round Hierarchical Universality-Individuality Model,THUIM）,其以前后两轮的方式训练模型,并依据标签的层次结构逐层进行DA分类。在共性个性信息和层次关系的加持下,模型的分类准确率得到了进一步的提高。最后,本文在两个现今最流行的基准对话数据集SwDA和MRDA上进行了仿真模拟,并以准确率为评估指标与其他相关的基线方法进行了比较。仿真结果表明,我们的THUIM方法优于这些基线方法,THUIM的分类准确率在SwDA和MRDA上分别达到了 83.4%和92.3%,其可以准确地完成对话行为识别任务。
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