基于多信息感知的多方对话问答方法

高晓倩, 周夏冰^?, 张民

苏州大学计算机科学与技术学院, 苏州 215000

收稿日期:2022-05-13修回日期:2022-08-05出版日期:2023-01-20发布日期:2023-01-20
通讯作者:周夏冰, E-mail: zhouxiabing(at)suda.edu.cn

基金资助:国家自然科学基金(62176174)和江苏高校优势学科建设工程项目资助

A Multi-information Perception Based Method for QuestionAnswering in Multi-party Conversation

GAO Xiaoqian, ZHOU Xiabing^?, ZHANG Min

School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 215000

Received:2022-05-13Revised:2022-08-05Online:2023-01-20Published:2023-01-20
Contact:ZHOU Xiabing, E-mail: zhouxiabing(at)suda.edu.cn

摘要/Abstract

摘要： 目前基于多方对话文本的自动问答任务侧重于探索对话结构信息或说话者角色信息, 忽视问题文本和对话文本的交互。针对这一问题, 提出一个融合多信息的全新模型。该模型使用图卷积神经网络, 对多方对话文本中的话语结构、说话者角色以及问题–上下文信息进行分层次建模, 并设计合理的基于注意力机制的交互层, 通过选择更有帮助的信息, 加强对多方对话文本的理解。此外, 该模型首次对问题和上下文间的显式交互给予关注。实验结果表明, 所提模型的性能优于多个基线模型, 实现对多方对话文本的深层次理解。

引用本文

高晓倩, 周夏冰, 张民. 基于多信息感知的多方对话问答方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2023, 59(1): 21-29.
GAO Xiaoqian, ZHOU Xiabing, ZHANG Min. A Multi-information Perception Based Method for QuestionAnswering in Multi-party Conversation[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2023, 59(1): 21-29.





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