摘要“未定义”类话语在面向任务的对话语料中广泛存在,具有成分复杂,与其余“已定义”类话语边界模糊的特点,影响着话语领域的分类总体正确率。“未定义”类话语一旦错分,将会使用户对口语对话系统的功能有效性产生怀疑,导致大大降低用户体验。该文提出一种基于优化“未定义”类话语检测的领域分类方案,采用两阶段法完成口语话语的领域分类任务。首先,采用聚类方法将“已定义”类话语聚为几个大类,简化众多的“已定义”类话语独立存在时与“未定义”类话语之间的边界。进而利用分类模型对聚类后的“已定义”类话语大类以及“未定义”类话语进行领域分类,优化目标是“未定义”类话语的检测效率。最后,将第一阶段分类为“已定义”类的话语,在去除了绝大部分“未定义”类话语干扰的基础上进行再次分类。该文的分类模型采用了深度学习模型LSTM,并利用无标签微博数据训练词向量用于话语特征表达。在SMP 2017 意图领域分类比赛的多任务语料上的评测结果表明,该方案在 “未定义”类话语检测的F1值以及所有话语的领域分类总正确率上均有明显提升。
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基于优化“未定义”类话语检测的话语领域分类
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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