MarketplaceNLP & TextanalyseDialogue Understanding

This repository contains PyTorch implementation for the baseline models from the paper Utterance-level Dialogue Understanding: An Empirical Study

NLP & TextanalyseOpen Source KI & Maschinelles LernenOpen Source

Über

Gegeben ist das Transkript eines Gesprächs zusammen mit den Sprecherinformationen jeder einzelnen Äußerung. Die Aufgabe des utterance-level dialogue understanding (Äußerungsniveau-Dialogverständnis) zielt darauf ab, das Label jeder Äußerung aus einer Menge vordefinierter Labels zu identifizieren, die entweder eine Reihe von Emotionen, Dialoghandlungen, Absichten usw. sein können. Die oben und unten dargestellten Abbildungen veranschaulichen solche Gespräche zwischen zwei Personen, bei denen jede Äußerung durch die zugrunde liegende Emotion und Absicht gekennzeichnet ist. Formal betrachtet, gegeben die Eingabesequenz von N Äußerungen (u1, p1), (u2, p2), ..., (uN, pN), wobei jede Äußerung ui=ui,1,ui,2,...,ui,T aus T Wörtern ui,j besteht und von Partei pi gesprochen wird, besteht die Aufgabe darin, das Label ei jeder Äußerung ui vorherzusagen. In diesem Prozess kann der Klassifikator auch den Gesprächskontext nutzen. Es gibt auch Fälle, in denen nicht alle Äußerungen in einem Dialog entsprechende Labels haben.

Open Source Health

Not enough history
Stars
129
Forks
17
License
MIT
Last commit
4 years ago
Python

Verwandte Kategorien

Nutzt du Dialogue Understanding?

Behalte die Kosten neben dem Rest deines Stacks im Blick und lass dich vor der Verlängerung erinnern.

Zu meinem Stack hinzufügen

Anbieter

Deep Cognition and Language Research (DeCLaRe) Lab

Open-source projects on GitHub: Conv Emotion, Tango and MELD

Vendor-Profil anzeigen

Mehr von Deep Cognition and Language Research (DeCLaRe) Lab