الاستيعاب المتعدد المهام للحوار باستخدام تحليل الخطاب

تُعد مسألة الفهم في قراءة النصوص الآلية متعددة الأطراف (MRC) هدفًا أصعب بكثير في فهم المحادثات التي يشارك فيها أكثر من طرف واحد، مقارنةً بمهام MRC التقليدية التي تعتمد على النصوص المستقيمة. ولأداء مهام إجابة الأسئلة (QA) بدقة بناءً على مثل هذه المحادثات متعددة الأطراف، يجب على النماذج التعامل مع علاقات تواصلية مختلفة جذريًا عن النصوص غير الحوارية الشائعة، حيث يُفترض أن تربط علاقات التواصل بين جمل بعيدة بعضها عن بعض بطريقة مُحَفَّزة لغويًا. ولدراسة دور هذه البنية التواصلية غير العادية في المهمة المرتبطة بإجابة الأسئلة ضمن إطار MRC، نُقدِّم أول نموذج متعدد المهام يُنفِّذ بشكل مشترك مهام إجابة الأسئلة وتحليل الترابطات التواصلية (DP) في مهام MRC الخاصة بالمحادثات متعددة الأطراف. وقد تم تقييم النموذج المقترح على أحدث معيار معياري يُسمى Molweni، وقد أظهرت النتائج أن التدريب على مهام مكملة يُفيد فعلاً ليس فقط مهمة إجابة الأسئلة، بل أيضًا مهمة تحليل الترابطات التواصلية نفسها. كما لاحظنا بشكل ملحوظ أن النموذج المشترك يكون أقوى عند التعامل مع المحادثات الأطول، مما يؤكد مرة أخرى ضرورة تحليل الترابطات التواصلية في مهام MRC ذات الصلة.