Enhancing Role Classification in Dialogue Systems through Graph Neural Networks

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内容提要

本文提出了一种结合文本嵌入与图神经网络的框架,旨在解决对话理解中的角色分类问题。实验结果表明,该方法在数据稀缺的情况下显著提高了分类性能。

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关键要点

  • 本文提出了一种结合文本嵌入与图神经网络的框架。
  • 该框架旨在解决对话理解中的角色分类问题。
  • 实验结果显示,该方法在数据稀缺的情况下显著提高了分类性能。
  • 手动标注的数据集和图结构被用于实验。
  • 该方法在数据较少的情况下表现尤为突出。
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