MarketplaceNLP & Text AnalysisDialogue Understanding

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

NLP & Text AnalysisOpen Source AI & Machine LearningOpen Source

About

Dado el transcrito de una conversación junto con la información del hablante de cada enunciado, la tarea de utterance-level dialogue understanding (comprensión del diálogo a nivel de enunciado) tiene como objetivo identificar la etiqueta de cada enunciado de un conjunto de etiquetas predefinidas que pueden ser un conjunto de emociones, actos de diálogo, intenciones, etc. Las figuras arriba y abajo ilustran tales conversaciones entre dos personas, donde cada enunciado está etiquetado por la emoción y la intención subyacentes. Formalmente, dado la secuencia de entrada de N enunciados (u1, p1), (u2, p2), ..., (uN, pN), donde cada enunciado ui=ui,1,ui,2,...,ui,T consiste en T palabras ui,j y es pronunciado por la parte pi, la tarea es predecir la etiqueta ei de cada enunciado ui. En este proceso, el clasificador también puede hacer uso del contexto conversacional. También hay casos en los que no todos los enunciados en un diálogo tienen etiquetas correspondientes.

Open Source Health

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

Related Categories

¿Usas Dialogue Understanding?

Controla su coste junto al resto de tu stack y recibe un recordatorio antes de que se renueve.

Añadir a mi stack

Vendor

Deep Cognition and Language Research (DeCLaRe) Lab

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

View vendor profile

More by Deep Cognition and Language Research (DeCLaRe) Lab