Dialogue Understanding
This repository contains PyTorch implementation for the baseline models from the paper Utterance-level Dialogue Understanding: An Empirical Study
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Étant donné la transcription d'une conversation ainsi que les informations sur les intervenants de chaque énoncé, la tâche de utterance-level dialogue understanding (compréhension du dialogue au niveau des énoncés) vise à identifier l'étiquette de chaque énoncé à partir d'un ensemble d'étiquettes prédéfinies qui peuvent être un ensemble d'émotions, d'actes de dialogue, d'intentions, etc. Les figures ci-dessus et ci-dessous illustrent de telles conversations entre deux personnes, où chaque énoncé est étiqueté par l'émotion et l'intention sous-jacentes. Formellement, étant donné la séquence d'entrée de N énoncés (u1, p1), (u2, p2), ..., (uN, pN), où chaque énoncé ui=ui,1,ui,2,...,ui,T se compose de T mots ui,j et est prononcé par la partie pi, la tâche consiste à prédire l'étiquette ei de chaque énoncé ui. Dans ce processus, le classificateur peut également utiliser le contexte conversationnel. Il existe également des cas où tous les énoncés d'un dialogue n'ont pas d'étiquettes correspondantes.
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Alternatives à Dialogue Understanding
Textrankby Summa NLPImplémentation de TextRank pour Python 3.
KoBERTby SK T-BrainKorean BERT pré-entraîné (KoBERT)
TAADpapersby THUNLPArticles incontournables sur les attaques et défenses adversariales textuelles.
AutoPhraseby Jingbo ShangAutoPhrase : extraction automatisée de phrases à partir de corpus de texte massifs
Recognizers-Textby MicrosoftRecognizers-Text offre la reconnaissance et la résolution d'entités telles que des nombres, des dates et des unités dans plusieurs langues.
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