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