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基于篇章级语义图的对话一致性检测
1
作者
李霏
邓凯方
+2 位作者
范茂
慧
滕冲
姬东鸿
《数据分析与知识发现》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期18-28,共11页
【目的】通过融合包含共指链以及抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,提高对话一致性检测的准确性。【方法】首先,利用预训练语言模型BERT编码对话上下文和知识库;其次,构建包含共指链和抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义...
【目的】通过融合包含共指链以及抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,提高对话一致性检测的准确性。【方法】首先,利用预训练语言模型BERT编码对话上下文和知识库;其次,构建包含共指链和抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,利用多关系图卷积神经网络捕获语义图中的语义信息;最后,构建多个分类器预测多种对话不一致现象。【结果】基于CI-ToD基准数据集,与现有对话不一致检测模型进行实验对比,本文模型在F1值或准确率指标上较之前的最优模型取得0.01以上的提升。【局限】所提模型不能很好地处理对话中存在的共指实体省略问题。【结论】融合共指链以及抽象语义表示等多种类别的语义信息能够有效提升对话一致性检测的效果。
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关键词
对话系统
一致性检测
共指链
抽象语义表示
图卷积神经网络
原文传递
题名
基于篇章级语义图的对话一致性检测
1
作者
李霏
邓凯方
范茂
慧
滕冲
姬东鸿
机构
武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室
出处
《数据分析与知识发现》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期18-28,共11页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目(项目编号:21YJCZH064)的研究成果之一。
文摘
【目的】通过融合包含共指链以及抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,提高对话一致性检测的准确性。【方法】首先,利用预训练语言模型BERT编码对话上下文和知识库;其次,构建包含共指链和抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,利用多关系图卷积神经网络捕获语义图中的语义信息;最后,构建多个分类器预测多种对话不一致现象。【结果】基于CI-ToD基准数据集,与现有对话不一致检测模型进行实验对比,本文模型在F1值或准确率指标上较之前的最优模型取得0.01以上的提升。【局限】所提模型不能很好地处理对话中存在的共指实体省略问题。【结论】融合共指链以及抽象语义表示等多种类别的语义信息能够有效提升对话一致性检测的效果。
关键词
对话系统
一致性检测
共指链
抽象语义表示
图卷积神经网络
Keywords
Dialogue System
Consistency Detection
Coreference Chain
Abstract Meaning Representation
Graph Convolutional Network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于篇章级语义图的对话一致性检测
李霏
邓凯方
范茂
慧
滕冲
姬东鸿
《数据分析与知识发现》
EI
CSCD
北大核心
2024
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