초록
최근 인공 신경망(ANNs)을 기반으로 한 접근 방식은 짧은 텍스트 분류에 있어 유망한 결과를 보여주었습니다. 그러나 많은 짧은 텍스트는 시퀀스 형태로 나타납니다(예: 문서 내의 문장이나 대화에서의 발화). 기존의 대부분 ANN 기반 시스템들은 후속 텍스트를 분류할 때 앞서 발생한 짧은 텍스트를 활용하지 않습니다. 본 연구에서는 앞선 짧은 텍스트를 통합하는 순환 신경망과 합성곱 신경망을 기반으로 하는 모델을 제시합니다. 제안된 모델은 대화 행위 예측을 위한 세 가지 다른 데이터셋에서 최고 수준의 성능을 달성하였습니다.