Dialogue Understanding
This repository contains PyTorch implementation for the baseline models from the paper Utterance-level Dialogue Understanding: An Empirical Study
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
- Stars
- 129
- Forks
- 17
- License
- MIT
- Last commit
- 4 years ago
Alternativas a Dialogue Understanding
Textrankby Summa NLPImplementación de TextRank para Python 3.
KoBERTby SK T-BrainBERT coreano preentrenado (KoBERT)
TAADpapersby THUNLPArtículos imprescindibles sobre ataques y defensas adversariales textuales.
AutoPhraseby Jingbo ShangAutoPhrase: Minería automática de frases a partir de grandes corpus de texto
Recognizers-Textby MicrosoftRecognizers-Text ofrece reconocimiento y resolución de entidades como números, fechas y unidades en múltiples idiomas.
Resources & Links
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 stackVendor
Deep Cognition and Language Research (DeCLaRe) Lab
Open-source projects on GitHub: Conv Emotion, Tango and MELD