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面向联合对话情感分类和行为识别的双向多跳推理模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了双向多跳推理模型（BMIM），通过特征选择网络和双向多跳推理网络提取和整合情感和行为线索，建模情感和行为标签的相关性。该模型在Dialog Sentiment Classification（DSC）和Act Recognition（DAR）任务中提升性能，并增强了联合情感和行为预测任务的可解释性。
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关键要点
- 提出了双向多跳推理模型（BMIM）。
- 利用特征选择网络和双向多跳推理网络提取和整合情感和行为线索。
- 明确建模情感和行为标签的相关性。
- 在Dialog Sentiment Classification（DSC）任务中提升性能。
- 在Act Recognition（DAR）任务中提升性能。
- 增强联合情感和行为预测任务的可解释性。
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