대화 행위 분류를 위한 이중 주의 기반 계층적 순환 신경망

대화 행위(DA) 인식은 대화 생성 및 의도 인식과 같은 많은 자연어 처리 작업에서 중요합니다. 본 논문에서는 DA 분류를 위한 이중 주의 기제를 적용한 계층적 순환 신경망을 제안합니다. 제안된 모델은 대화 발화가 일반적으로 DA와 주제 모두와 관련되어 있다는 관찰에 부분적으로 영감을 받았습니다. 여기서 전자는 사회적 행동을 포착하고 후자는 주제를 설명합니다. 그러나 이러한 DA와 주제 간의 의존성은 대부분의 기존 DA 분류 시스템에서 활용되지 않았습니다. 새로운 이중 과제 특异性 주의 메커니즘을 통해, 우리의 모델은 발화에 대해 DA와 주제, 그리고 그들 사이의 상호작용 정보를 포착할 수 있습니다. 실험 결과는 주제를 보조 과제로 모델링함으로써, 우리의 모델이 세 개의 공개 데이터셋에서 최신 방법과 비교해 더 나은 또는 유사한 성능을 내면서 DA 분류를 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.