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