基于话语重写的无监督对话主题分割模型
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了无监督对话主题分割中,话语间共指和省略导致的语义相似度计算问题。通过将话语重写技术与无监督学习算法结合,提出了一种新的模型,显著提升了主题分割的准确性,特别是在DialSeg711和Doc2Dial数据集上的表现有显著提高。该模型有效捕捉对话主题的细微差别,并展示了利用无标注对话的潜力和挑战。
本研究提出了一种新的模型,通过将话语重写技术与无监督学习算法结合,解决了无监督对话主题分割中的语义相似度计算问题。该模型在DialSeg711和Doc2Dial数据集上表现出显著提高,有效捕捉对话主题的细微差别,展示了利用无标注对话的潜力和挑战。