Modeling Semantic Relationship in Multi-turn Conversations with Hierarchical Latent Variables

Lei Shen; Yang Feng; Haolan Zhan

doi:10.18653/v1/P19-1549

Modeling Semantic Relationship in Multi-turn Conversations with Hierarchical Latent Variables KCharselect unicode block name jer Name

Abstract

Multi-turn conversations consist of complex semantic structures, and it is still a challenge to generate coherent and diverse responses given previous utterances. It’s practical that a conversation takes place under a background, meanwhile, the query and response are usually most related and they are consistent in topic but also different in content. However, little work focuses on such hierarchical relationship among utterances. To address this problem, we propose a Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) model to construct the dependency explicitly. The model contains latent variables in three hierarchies. The discourse-level one captures the global background, the pair-level one stands for the common topic information between query and response, and the utterance-level ones try to represent differences in content. Experimental results show that our model significantly improves the quality of responses in terms of fluency, coherence, and diversity compared to baseline methods.

Abstract

Multi-turn conversations consist of complex semantic structures, and it is still a challenge to generate coherent and diverse responses given previous words. Dit is praktiese dat 'n gesprek onder 'n agtergrond plaas, terwyl, die navraag en antwoord is gewoonlik mees verwante en hulle is konsistent in onderwerp maar ook anders in inhoud. Maar, klein werk fokus op so hierarkies verhouding onder uitspraak. Om hierdie probleem te adres, voorstel ons 'n Gespraakte Semantiese Relasie RNN (CSRR) model om die afhanklikheid uitduidelik te konstrukteer. Die model bevat latente veranderlikes in drie hierarchies. Die diskurse-vlak een vang die globale agtergrond, die paar-vlak een staan vir die gemeenskaplike onderwerp inligting tussen navraag en antwoord, en die uitdrukking-vlak probeer om verskille in inhoud te verteenwoordig. Eksperimentele resultate wys dat ons model betekeurig die kwaliteit van antwoordes in terms of fluiditeit, koherens en diversiteit vergelyk het met basisline metodes.

Abstract

ብዙ ልዩ ንግግር በተጨማሪው የsemantic ሥርዓት ነው፣ እናም ገና የቀድሞው ንግግር የተሰጠውን እና ልዩ ልዩ መልዕክቶችን መፍጠር ጥላቻ ነው፡፡ በተጨማሪው ወሬ፣ በተጨማሪው ወቅት፣ ጠይቃው እና መልስ በተለየ ጊዜ ይደረጋል፡፡ ምንም እንኳን ትንሽ ሥራ በንግግር መካከል እንደዚህ ያለ አዳራሲ ግንኙነት ላይ ያሳያል፡፡ ይህንን ጉዳይ ለመቀበል እናስቸጋራለን፡፡ ሞዴል በሦስት hierarchy ውስጥ የተለየ የንግግር-ደረጃው ዓለምአቀፍ መደብ፣ ሁለትም ደረጃዎች በጥያቄ እና በጥያቄ እና መልስ መካከል ለጥያቄ መረጃ ይቆማል፡፡ ፈተና ውጤቶች የፊደላችን መልዕክታችንን በጥያቄ፣ ጥያቄ እና ልዩ ልዩነት ከBaseline ሥርዓት ጋር እንዲያሳድግ ያሳያል፡፡

Abstract

تتكون المحادثات متعددة الأدوار من هياكل دلالية معقدة ، ولا يزال من الصعب توليد استجابات متماسكة ومتنوعة بالنظر إلى الأقوال السابقة. من العملي أن تتم المحادثة في الخلفية ، وفي الوقت نفسه ، يكون الاستعلام والاستجابة عادةً أكثر ارتباطًا ويكونان متسقين في الموضوع ولكنهما مختلفان أيضًا في المحتوى. ومع ذلك ، يركز القليل من العمل على مثل هذه العلاقة الهرمية بين الكلام. لمعالجة هذه المشكلة ، نقترح نموذج RNN للعلاقة الدلالية للمحادثة (CSRR) لبناء التبعية بشكل صريح. يحتوي النموذج على متغيرات كامنة في ثلاثة تسلسلات هرمية. يلتقط مستوى الخطاب الأول الخلفية العالمية ، بينما يرمز المستوى الثنائي إلى معلومات الموضوع المشتركة بين الاستعلام والاستجابة ، بينما يحاول مستوى الكلام تمثيل الاختلافات في المحتوى. تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا يحسن بشكل كبير جودة الاستجابات من حيث الطلاقة والتماسك والتنوع مقارنة بأساليب خط الأساس.

Abstract

Çoxlu dönüş müzakirələri kompleks semantik yapılardan olub, hələ də əvvəlki sözlər verilən müxtəlif və müxtəlif cavab vermək çətindir. Bu təqdirdə s öhbət arxa plan altında olaraq, soruşma və cavab genellikle çox bağlı və onlar məsələdə müəyyən edirlər, lakin məsələdə də müxtəlif olarlar. Lakin küçük işlər sözlərin arasında böyük hiyerarşik ilişkisi üzərində odaqlanır. Bu problemi çəkmək üçün, bağımlılığı a çıq-aydın inşa etmək üçün Konuşuşuş Semantik İlişkisi RNN (CSRR) modeli təklif edirik. Model üç hiyerarhiyatda latent dəyişikliklər barəsindədir. Birinci söhbət-seviyyəsi küresel arxa plan tutar, birinci iki seviyyəti query və cavab arasında ortaq məlumat məlumatı və söhbət-seviyyəsi məlumatın fərqliyini göstərməyə çalışır. Müxtəlif sonuçlarımız modellərimizin sıxınlıq, coherenci və müxtəlif yollarla qarşılaşdığı şəkildə cavab verənlərin keyfiyyətini çox yaxşılaşdırır.

Abstract

Многократните разговори се състоят от сложни семантични структури и все още е предизвикателство генерирането на съгласувани и разнообразни отговори при предишни изказвания. Практично е разговорът да се провежда на заден план, междувременно заявката и отговорът обикновено са най-свързани и те са последователни по темата, но и различни по съдържание. Малко работа обаче се фокусира върху такава йерархична връзка между изказванията. За да се справим с този проблем, предлагаме модел на разговорна семантична връзка за конструиране на зависимостта изрично. Моделът съдържа латентни променливи в три йерархии. Едното ниво на дискурса улавя глобалния фон, едното ниво на двойка представлява общата тематична информация между заявка и отговор, а тези на ниво изказване се опитват да представят разликите в съдържанието. Експерименталните резултати показват, че нашият модел значително подобрява качеството на отговорите по отношение на плавността, съгласуваността и разнообразието в сравнение с базовите методи.

Abstract

বেশিরভাগ আলোচনার মধ্যে কমপ্লেক্স সেমান্টিক কাঠামোর মধ্যে রয়েছে এবং পূর্ববর্তী ভাষাগুলো দেয়া হয়েছে তাদের একাত্মতা এবং বিভিন্ন এটা বাস্তবিকভাবে যে একটি পটভূমির নীচে কথোপকথন ঘটে, এদিকে, অনুসন্ধান এবং প্রতিক্রিয়া সাধারণত বেশীরভাগ সম্পর্ক এবং তারা বিষয়বস্তুতে যাইহোক, কিছু কাজ এই ভাষণের মধ্যে এই ধরনের হিরেরার্কিক সম্পর্কের উপর মনোযোগ প্রদান করে। এই সমস্যা নিয়ে কথোপকথনৈতিক সেম্যান্টিক সম্পর্ক আরএনএন (CSRR) মডেল প্রস্তাব করার জন্য আমরা স্পষ্ট ভাবে নির্ভর করি। মডেলের মধ্যে তিনটি হিরেরার্কিতে সাম্প্রতিক ভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন রয়েছে। কথোপকথন-স্তরে কেউ বিশ্বব্যাপী পটভূমিকে তুলে ধরে, যে দুই-স্তরের সাধারণ বিষয়বস্তু প্রশ্ন এবং প্রতিক্রিয়ার মাঝে সাধারণ বিষয়ের তথ্য প্রত পরীক্ষার ফলাফল দেখা যাচ্ছে যে আমাদের মডেল ফ্লাইসেন্স, সহযোগিতা এবং বৈচিত্র্যশীল পদ্ধতির তুলনায় প্রতিক্রিয়ার মান উন্নত করে।

Abstract

Multi-turn conversations consist of complex semantic structures, and it is still a challenge to generate coherent and diverse responses given previous words. གཏམ་གླེང་ཞིག་རྒྱབ་ལྗོངས་ཀྱི་འོག་ཏུ་འབྱུང་སྲིད་པ་ལས་དྲི་ཚིག་དང་ལན་གསལ་བཤད་ཀྱི་རྒྱུན་ལྡན་ཡིན། ཡིན་ནའང་། ལས་ཀ་ཆུང་ཆུང་ཀུ་འདི་ལྟ་བུའི་སྒྲིག་མཁན་གྱི་འབྲེལ་བ་དེ་ཚོ་སྟོན་པ་ཡིན། དཀའ་ངལ་འདི་ལ་བཤད་ན་ངེད་ཚོས་གཏམ་གླེང་གི་ཆ་མཐུན་དང་མཉམ་དུ་རྣམ་པ་ཞིག་གནང་བ་ཡིན། སྒྲིག་འཛུགས་འདི་ལ་དབྱིབས་ཡུལ་གསུམ་ནང་གི་མཐའ་འགྱུར་ཅན་ཚུ་འདུག The discourse-level one captures the global background, the pair-level one stands for the common topic information between query and response, and the utterance-level ones try to represent differences in content. ལག་ལེན་པའི་གྲུབ་འབྲས་བ་དེ་ནི་ང་ཚོའི་མ་དབྱིབས་གཟུགས་རིས་འདྲ་བ་དང་མཉམ་སྤྲོ་སྟངས་དང་སྣ་ཚོར་མཐུན་རྐྱེན་ཚད་ལ་ཕར་ར

Abstract

Višestruki razgovori sastavljaju se od kompleksnih semantičkih struktura, a još uvijek je izazov stvaranja saslušnih i različitih odgovora na prethodne govore. Praktično je da se razgovor održava pod pozadinom, u međuvremenu, pitanje i odgovor obično su najpovezaniji i oni su konsistentni u temi, ali i drugačiji u sadržaju. Međutim, mali rad se fokusira na takvu hijerarhičku vezu među izrazima. Za rješavanje ovog problem a predlažemo model razgovornog semantičkog odnosa RNN (CSRR) da bismo izraziti zavisnost. Model sadrži latentne varijante u tri hijerarhije. Prvi nivo diskursa uhvati globalno pozadine, prvi nivo par znači zajedničke informacije o temi između pitanja i odgovora, i razine govora pokušavaju predstaviti razlike u sadržaju. Eksperimentalni rezultati pokazuju da naš model značajno poboljšava kvalitet odgovora u smislu tekućine, saslušnosti i raznolikosti u usporedbi s početnim metodama.

Abstract

Les converses múltiples consisteixen en estructures semàntiques complexes, i encara és un repte generar respostes coherents i diverses dadas expressions anteriors. És pràctic que una conversa es produeixi sota un fons, mentre que la pregunta i la resposta s ón normalment més relacionades i són consistents en tema però també diferents en contingut. No obstant això, poca feina es centra en aquesta relació jeràrquica entre les expressions. Per abordar aquest problem a, proposem un model de Relació Semàtica Conversational RNN (CSRR) per construir explícitament la dependència. El model conté variables latents en tres jerarquies. El nivell de discurs 1 captura el fons global, el nivell de parell 1 representa la informació comú sobre el tema entre pregunta i resposta, i els nivells d'expressió intenten representar diferències en el contingut. Els resultats experimentals mostren que el nostre model millora significativament la qualitat de les respostes en termes de fluïtat, coherencia i diversitat comparats amb els mètodes de base.

Abstract

Multi-turn konverzace sestávají ze složitých sémantických struktur a stále je výzvou generovat koherentní a různorodé reakce vzhledem k předchozím projevům. Je praktické, že konverzace probíhá na pozadí, zatímco dotaz a odpověď jsou obvykle nejvíce související a jsou konzistentní v tématu, ale také odlišné v obsahu. Nicméně málo práce se zaměřuje na takový hierarchický vztah mezi výroky. Pro řešení tohoto problému navrhujeme konverzační sémantický vztah RNN (CSRR) model pro explicitní konstrukci závislosti. Model obsahuje latentní proměnné ve třech hierarchiech. Jedna diskurzní úroveň zachycuje globální pozadí, jedna dvojice znamená společné informace o tématu mezi dotazem a odpovědí a ta na úrovni výroku se snaží reprezentovat rozdíly v obsahu. Experimentální výsledky ukazují, že náš model významně zlepšuje kvalitu reakcí z hlediska plynulosti, koherence a diverzity ve srovnání s metodami základních metod.

Abstract

Multi-turn samtaler består af komplekse semantiske strukturer, og det er stadig en udfordring at generere sammenhængende og forskelligartede svar givet tidligere udtalelser. Det er praktisk, at en samtale foregår under en baggrund, mens forespørgslen og svaret normalt er mest relateret, og de er konsekvente i emne, men også forskellige i indhold. Imidlertid fokuserer meget lidt på et sådant hierarkisk forhold mellem udtalelser. For at løse dette problem foreslår vi en Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) model for at konstruere afhængigheden eksplicit. Modellen indeholder latente variabler i tre hierarkier. Diskursniveauet et indfanger den globale baggrund, parriveauet et står for de fælles emneoplysninger mellem forespørgsel og svar, og taleniveauet forsøger at repræsentere forskelle i indhold. Eksperimentelle resultater viser, at vores model forbedrer kvaliteten af responser betydeligt med hensyn til flydende, sammenhængende og diversitet sammenlignet med baseline metoder.

Abstract

Multiturn-Gespräche bestehen aus komplexen semantischen Strukturen, und es ist immer noch eine Herausforderung, kohärente und vielfältige Antworten auf frühere Äußerungen zu generieren. Es ist praktisch, dass ein Gespräch unter einem Hintergrund stattfindet, in der Zwischenzeit sind die Abfrage und Antwort in der Regel am meisten verwandt und sie sind konsistent im Thema, aber auch im Inhalt unterschiedlich. Allerdings konzentriert sich wenig Arbeit auf solch eine hierarchische Beziehung zwischen Äußerungen. Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir ein Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) Modell vor, um die Abhängigkeit explizit zu konstruieren. Das Modell enthält latente Variablen in drei Hierarchien. Die Diskursebene eins fängt den globalen Hintergrund ein, die Paarebene steht für die gemeinsame Themeninformation zwischen Abfrage und Antwort, und die Äußerungsebene versucht, inhaltliche Unterschiede darzustellen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass unser Modell die Qualität der Antworten in Bezug auf Fluenz, Kohärenz und Diversität im Vergleich zu Basismethoden signifikant verbessert.

Abstract

Οι συζητήσεις πολλαπλών στροφών αποτελούνται από σύνθετες σημασιολογικές δομές, και εξακολουθεί να αποτελεί πρόκληση να δημιουργηθούν συνεκτικές και ποικίλες απαντήσεις με προηγούμενες δηλώσεις. Είναι πρακτικό ότι μια συζήτηση λαμβάνει χώρα κάτω από ένα υπόβαθρο, εν τω μεταξύ, το ερώτημα και η απάντηση είναι συνήθως περισσότερο συνδεδεμένες και είναι συνεπείς στο θέμα αλλά και διαφορετικό στο περιεχόμενο. Ωστόσο, λίγη εργασία επικεντρώνεται σε μια τέτοια ιεραρχική σχέση μεταξύ των ομιλιών. Για να αντιμετωπιστεί αυτό το πρόβλημα, προτείνουμε ένα μοντέλο συνομιλίας για την κατασκευή της εξάρτησης ρητά. Το μοντέλο περιέχει λανθάνουσες μεταβλητές σε τρεις ιεραρχίες. Το επίπεδο λόγου το ένα αποτυπώνει το παγκόσμιο υπόβαθρο, το επίπεδο ζεύγους αντιπροσωπεύει τις κοινές πληροφορίες του θέματος μεταξύ ερωτήματος και απάντησης, και το επίπεδο έκφρασης προσπαθεί να αντιπροσωπεύει τις διαφορές στο περιεχόμενο. Τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν ότι το μοντέλο μας βελτιώνει σημαντικά την ποιότητα των απαντήσεων από την άποψη της ρευστότητας, της συνοχής και της ποικιλομορφίας σε σύγκριση με τις βασικές μεθόδους.

Abstract

Las conversaciones de varios turnos consisten en estructuras semánticas complejas, y sigue siendo un desafío generar respuestas coherentes y diversas dadas las declaraciones anteriores. Es práctico que una conversación se lleve a cabo en un contexto, mientras que la consulta y la respuesta suelen estar más relacionadas y son consistentes en el tema pero también diferentes en el contenido. Sin embargo, poco trabajo se centra en esa relación jerárquica entre los enunciados. Para abordar este problema, proponemos un modelo RNN de relación semántica conversacional (CSRR) para construir la dependencia explícitamente. El modelo contiene variables latentes en tres jerarquías. El de nivel de discurso captura el trasfondo global, el de nivel de pares representa la información de tema común entre la consulta y la respuesta, y los de nivel de enunciado tratan de representar las diferencias en el contenido. Los resultados experimentales muestran que nuestro modelo mejora significativamente la calidad de las respuestas en términos de fluidez, coherencia y diversidad en comparación con los métodos de referencia.

Abstract

Mitmekäigulised vestlused koosnevad keerukatest semantilistest struktuuridest ning endiselt on väljakutse luua sidusaid ja mitmekesiseid vastuseid eelnevatele sõnadele. On praktiline, et vestlus toimub tausta all, samas on päring ja vastus tavaliselt kõige rohkem seotud ja need on teemalt järjepidevad, kuid ka sisult erinevad. Kuid vähe tööd keskendub sellistele hierarhilistele suhetele väljendite vahel. Selle probleemi lahendamiseks pakume välja vestlussemantiliste suhete RNN (CSRR) mudeli, et luua sõltuvus selgesõnaliselt. Mudel sisaldab latentseid muutujaid kolmes hierarhias. Diskursustasemel üks kajastab globaalset tausta, paaritasemel üks tähistab päringu ja vastuse vahelist ühist teemainformatsiooni ning väljendustasemel püütakse esindada erinevusi sisus. Eksperimentaalsed tulemused näitavad, et meie mudel parandab oluliselt vastuste kvaliteeti seoses sujuva, sidususe ja mitmekesisusega võrreldes algmeetoditega.

Abstract

مکالمه‌های زیادی از ساختارهای سنتی پیچیده است، و هنوز یک چالش است که جواب‌های هماهنگی و مختلف را به زبان قبلی داده می‌شود. این عملی است که یک مکالمه در زیر یک پشتیبانی اتفاق می‌افتد، در این صورت، سؤال و پاسخ معمولاً بیشتر ارتباط دارند و آنها در موضوع موجود هستند ولی در محتوای متفاوت هستند. با این حال، کار کوچک روی این رابطه‌های معمولی بین سخنرانی تمرکز می‌کند. برای حل این مشکل، ما یک مدل رابطه‌ای مربوط به سمت مربوط به RNN (CSRR) پیشنهاد می‌کنیم تا بستگی را به طور واضح بسازیم. مدل شامل تغییرات latent در سه تغییرات است. سطح سخنرانی اول پشتیبانی جهانی را می گیرد، سطح جفت اول برای اطلاعات موضوع مشترک بین سوال و پاسخ و سطح سخنرانی سعی می کنند تفاوت در محتویات را نشان دهند. نتیجه‌های تجربه نشان می‌دهد که مدل ما کیفیت واکنش‌ها را به صورت طبیعیت، هماهنگی و مختلف در مقایسه با روش‌های پایین بهتر می‌کند.

Abstract

Monimutkaiset keskustelut koostuvat monimutkaisista semanttisista rakenteista, ja johdonmukaisten ja monipuolisten vastausten saaminen aikaisempiin lauseisiin on edelleen haastavaa. On käytännöllistä, että keskustelu käydään taustalla, sillä välin kysely ja vastaus ovat useimmiten toisiinsa liittyviä ja ne ovat johdonmukaisia aiheeltaan mutta myös sisällöltään erilaisia. Tällaista lauseiden hierarkkista suhdetta ei kuitenkaan juurikaan käsitellä. Tämän ongelman ratkaisemiseksi ehdotamme Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) -mallia riippuvuuden nimenomaiseksi rakentamiseksi. Malli sisältää piilevät muuttujat kolmessa hierarkiassa. Diskurssitaso yksi kuvaa globaalia taustaa, paritaso yksi tarkoittaa kyselyn ja vastauksen yhteistä aiheinformaatiota ja lausetaso pyrkii edustamaan sisällöllisiä eroja. Kokeelliset tulokset osoittavat, että mallimme parantaa merkittävästi vasteiden laatua sujuvuuden, johdonmukaisuuden ja monimuotoisuuden osalta verrattuna perusmenetelmiin.

Abstract

Les conversations à plusieurs tours sont constituées de structures sémantiques complexes, et il est toujours difficile de générer des réponses cohérentes et diversifiées compte tenu des énoncés précédents. Il est pratique qu'une conversation se déroule dans un contexte, tandis que la requête et la réponse sont généralement les plus liées et elles sont cohérentes dans le sujet mais également dans le contenu différent. Cependant, peu de travaux se concentrent sur une telle relation hiérarchique entre les énoncés. Pour résoudre ce problème, nous proposons un modèle RNN de relation sémantique conversationnelle (CSRR) pour construire explicitement la dépendance. Le modèle contient des variables latentes dans trois hiérarchies. Le niveau du discours capture l'arrière-plan global, le niveau des paires représente les informations de sujet communes entre la requête et la réponse, et les niveaux de l'énoncé tentent de représenter les différences de contenu. Les résultats expérimentaux montrent que notre modèle améliore considérablement la qualité des réponses en termes de fluidité, de cohérence et de diversité par rapport aux méthodes de base.

Abstract

Is éard atá i gcomhráite il-casaidh ná struchtúir shéimeantacha casta, agus is dúshlán fós é freagairtí comhleanúnacha agus ilchineálacha a ghiniúint i bhfianaise na gcainteanna roimhe seo. Tá sé praiticiúil go dtarlaíonn comhrá faoi chúlra, idir an dá linn is iad an cheist agus an fhreagairt is gaolmhaire de ghnáth agus bíonn siad comhsheasmhach ó thaobh topaic ach freisin difriúil ó thaobh ábhair de. Mar sin féin, is beag obair a dhíríonn ar a leithéid de ghaol ordlathach i measc nathanna cainte. Chun dul i ngleic leis an bhfadhb seo, molaimid múnla RNN de Chaidreamh Séimeantach Comhrá (CSRR) chun an spleáchas a thógáil go sainráite. Tá athróga folaigh sa tsamhail i dtrí ordlathas. Gabhann an leibhéal dioscúrsa a haon an cúlra domhanda, seasann an ceann ag leibhéal an phéire don fhaisnéis choiteann ar thopaic idir fiosrú agus freagairt, agus déanann na cinn leibhéal cainte iarracht difríochtaí san ábhar a léiriú. Léiríonn torthaí turgnamhacha go gcuireann ár múnla feabhas suntasach ar cháilíocht na bhfreagraí i dtéarmaí líofachta, comhleanúnachais agus éagsúlachta i gcomparáid le modhanna bonnlíne.

Abstract

Haƙĩƙa masu majuya da yawa masu haɗi na matsayin kemiski, kuma bada yana da wata masĩfa ta samu'a da bakin ayuka da aka ba ta zaman. Yana da mazaɓa a ƙarƙasan bango, kuma a lokacin da ake samun tambayin da ake karɓa, ko da yaushe, ko da yaushe, suna da mafi yawan husũma kuma suna daidai a cikin maɓalli, kuma amma suna cikin maɓalli dabam-dabam. A lokacin da, aikin kaɗan yana kallo zuwa ga mazaunin hirarki a tsakanin hotuna. To, don mu buɗa wani misali na haɗi da mazaɓa na haɗi da RNN (SARR) don ka sami gabatar da tsammani bayana. @ info: tooltip @ action: button Matarin jarrabai na nuna cewa misalinmu yana ƙara wa tsarin ajibu mai girma a cikin muhimmi na fassarar, samuranci da da dabam-daban da aka sammenliki da metodin layin.

Abstract

שיחות מסתובבות רבות מורכבות ממבנים סמנטיים מורכבים, וזה עדיין אתגר לייצר תשובות קבועות ומגווות בהתאם לבטויות קודמות. זה מעשי ששיחה מתרחשת תחת רקע, בינתיים, השאלות והתגובה בדרך כלל קשורות ביותר והן תואמות בנושא אבל גם שונות בתוכן. עם זאת, מעט עבודה מתמקדת על מערכת יחסים היררכית כזו בין המילים. כדי להתמודד עם הבעיה הזאת, אנו מציעים מודל מערכת יחסים סמנטית משוחרת RNN (CSRR) כדי לבנות את התלויה באופן ברור. המודל מכיל משתנים מוסתרים בשלושה הייררכיות. רמת הדיוקרס אחת תופסת את רקע הגלובלי, רמת הזוג אחת עומדת על מידע הנושא המשותף בין שאלה לתגובה, ורמת הדיוקרס מנסה לייצג הבדלים בתוכן. תוצאות ניסויים מראות שמודל שלנו משפר באופן משמעותי את איכות התגובות במונחים של נוזנות, תואם ומגווון בהשוואה לשיטות בסיסית.

Abstract

बहु-बारी वार्तालापों में जटिल शब्दार्थ संरचनाएं होती हैं, और पिछले कथनों को देखते हुए सुसंगत और विविध प्रतिक्रियाओं को उत्पन्न करना अभी भी एक चुनौती है। यह व्यावहारिक है कि एक वार्तालाप एक पृष्ठभूमि के तहत होता है, इस बीच, क्वेरी और प्रतिक्रिया आमतौर पर सबसे अधिक संबंधित होती है और वे विषय में सुसंगत होते हैं लेकिन सामग्री में भी भिन्न होते हैं। हालांकि, थोड़ा काम कथनों के बीच इस तरह के पदानुक्रमित संबंधों पर केंद्रित है। इस समस्या को हल करने के लिए, हम स्पष्ट रूप से निर्भरता का निर्माण करने के लिए एक संवादी शब्दार्थ संबंध RNN (CSRR) मॉडल का प्रस्ताव करते हैं। मॉडल में तीन पदानुक्रमों में अव्यक्त चर शामिल हैं। प्रवचन-स्तर एक वैश्विक पृष्ठभूमि को कैप्चर करता है, जोड़ी-स्तर एक क्वेरी और प्रतिक्रिया के बीच सामान्य विषय की जानकारी के लिए खड़ा है, और उच्चारण-स्तर वाले सामग्री में अंतर का प्रतिनिधित्व करने की कोशिश करते हैं। प्रयोगात्मक परिणाम बताते हैं कि हमारा मॉडल बेसलाइन विधियों की तुलना में प्रवाह, सुसंगतता और विविधता के संदर्भ में प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता में काफी सुधार करता है।

Abstract

Mnogokretani razgovori sastavljaju se od kompleksnih semantičkih struktura, a još uvijek je izazov stvaranja saslušnih i različitih odgovora s obzirom na prethodne govore. Praktično je da se razgovor održava pod pozadinom, u međuvremenu, pitanje i odgovor obično su najpovezaniji i dosljedniji u temu, ali i drugačiji u sadržaju. Međutim, mali rad se fokusira na takvu hijerarhičku vezu među izrazima. Za rješavanje ovog problem a predlažemo model razgovornog semantičkog odnosa RNN (CSRR) kako bismo izraziti zavisnost. Model sadrži latentne promjene u tri hijerarhije. Prva razina diskursa uhvati globalno pozadine, prva razina par znači zajedničke informacije o temi između pitanja i odgovora, a razina govora pokušavaju predstaviti razlike u sadržaju. Eksperimentalni rezultati pokazuju da naš model značajno poboljšava kvalitet odgovora u smislu tekućine, saslušnosti i raznolikosti u usporedbi s početnim metodama.

Abstract

A többfordulós beszélgetések összetett szemantikai struktúrákból állnak, és továbbra is kihívást jelent koherens és sokszínű válaszok generálása a korábbi megjegyzésekben. Gyakorlatias, hogy egy beszélgetés háttérben zajlik, eközben a lekérdezés és a válasz általában kapcsolódik össze, és témaként következetesek, de tartalmukban is eltérőek. Azonban kevés munka összpontosít az ilyen hierarchikus kapcsolatra a kijelentések között. A probléma megoldása érdekében egy Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) modellt javasolunk a függőség kifejezetten kialakítására. A modell látens változókat tartalmaz három hierarchiában. A diskurzus szintű egyes a globális hátteret, a páros szintű a lekérdezés és a válasz közötti közös témainformációt jelenti, a kimondás szintű pedig a tartalom különbségeit próbálja bemutatni. Kísérleti eredmények azt mutatják, hogy modellünk jelentősen javítja a válaszok minőségét a folyékonyság, a koherencia és a diverzitás tekintetében a kiindulási módszerekhez képest.

Abstract

Բազմաշարժվող հաղորդակցությունները կազմված են բարդ սեմանտիկ կառուցվածքներից, և այն դեռևս մարտահրավեր է ստեղծելու համապատասխան և բազմազան պատասխաններ, հաշվի առնելով նախորդ արտահայտությունները: Պրակտիկ է, որ խոսակցությունը տեղի է ունենում հետևի տակ, մինչդեռ հարցը և պատասխանը սովորաբար ամենակապված են և դրանք համապատասխան են թեմայի մեջ, բայց նաև տարբեր են պարունակության մեջ: Այնուամենայնիվ, քիչ աշխատանք կենտրոնանում է արտահայտությունների միջև այդպիսի հիերարխիկ հարաբերությունների վրա: Այս խնդիրը լուծելու համար մենք առաջարկում ենք հաղորդակցվող սեմանտիկ հարաբերությունների ՌՆՆ (CSՌ) մոդել, որպեսզի կառուցվի կախվածությունը բացահայտորեն: Մոդելը պարունակում է երեք հիերարխիաներում թաքնված փոփոխականներ: Առաջինը խոսակցության մակարդակը ներկայացնում է գլոբալ ետնամասը, երկու մակարդակը ներկայացնում է հարցերի և պատասխանների միջև ընդհանուր թեմային տեղեկությունը, իսկ արտահայտության մակարդակը փորձում է ներկայացնել պարունակության տարբերությունները: Փորձարկվող արդյունքները ցույց են տալիս, որ մեր մոդելը նշանակալիորեն բարելավում է արձագանքների որակը հեղության, համապատասխանության և բազմազանության առումով, համեմատած հիմնական մեթոդների հետ:

Abstract

Bicara berbilang terdiri dari struktur semantis kompleks, dan masih tantangan untuk menghasilkan respon yang konsisten dan berbeda diberikan ucapan sebelumnya. Ini praktis bahwa percakapan terjadi di bawah latar belakang, sementara, pertanyaan dan respon biasanya paling berhubungan dan mereka konsisten dalam topik tetapi juga berbeda dalam isi. Namun, sedikit pekerjaan fokus pada hubungan hierarkis seperti itu di antara ucapan. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengusulkan model Persahabatan Semantik Berbicara RNN (CSRR) untuk membangun ketergantuan secara eksplicit. Modelnya mengandung variabel laten dalam tiga hierarki. Tingkat-diskors satu menangkap latar belakang global, tingkat-pasangan satu berdiri untuk informasi topik umum antara pertanyaan dan respon, dan tingkat-utterance yang mencoba untuk mewakili perbedaan dalam isi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model kita meningkatkan kualitas respon secara signifikan dalam terma fluency, koherensi, dan diversitas dibandingkan dengan metode dasar.

Abstract

Le conversazioni a più turni consistono in complesse strutture semantiche, ed è ancora una sfida generare risposte coerenti e diversificate date le dichiarazioni precedenti. È pratico che una conversazione si svolga in background, nel frattempo, la query e la risposta di solito sono più correlati e sono coerenti nell'argomento ma anche diversi nel contenuto. Tuttavia, poco lavoro si concentra su tale rapporto gerarchico tra le parole. Per risolvere questo problema, proponiamo un modello Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) per costruire esplicitamente la dipendenza. Il modello contiene variabili latenti in tre gerarchie. La prima a livello di discorso cattura il background globale, quella a livello di coppia rappresenta le informazioni comuni tra query e risposta, e quelle a livello di pronuncia cercano di rappresentare le differenze di contenuto. I risultati sperimentali mostrano che il nostro modello migliora significativamente la qualità delle risposte in termini di fluidità, coerenza e diversità rispetto ai metodi di base.

Abstract

複数ターンの会話は複雑な意味構造で構成されており、以前の発話を考慮して一貫性のある多様な応答を生成することは依然として課題である。会話が背景の下で行われることは実用的ですが、その一方で、クエリと応答は通常最も関連しており、トピックは一貫していますが、内容も異なります。しかしながら、このような発話間の階層関係に焦点を当てた作品はほとんどない。この問題に対処するために、依存関係を明示的に構築するための会話的意味関係RNN （ CSRR ）モデルを提案します。このモデルには、3つの階層の潜在的な変数が含まれています。ディスカッションレベルのものはグローバルな背景をキャプチャし、ペアレベルのものはクエリと応答の間の共通のトピック情報を表し、発話レベルのものはコンテンツの違いを表そうとします。実験結果は、当社のモデルが、ベースライン法と比較して、流暢性、一貫性、および多様性の観点から応答の質を大幅に改善することを示しています。

Abstract

Multi-spin conversations dipun komplehong sampeyan sampeyan karo semantar Puwedhakan langgar kiye resmi dadi secara sak bantuan, terusan, njuk kesempatan lan reparator sing nyimpen lan sing titimbal kelas karo tématik yo uga wis dipun-itimbal sak ning kontinuan. Nanging, yo uwis mangan langgar-langgar wigatining akeh operasi sing mengko karo ngono kuwi kapan-kapan. Ditawak dhéwé nggawe perboten iki, kita supoyo model conversations semanti Relance DNN (CSRR) kanggo nggawe diphendikène kapan kelas. string" in "context_BAR_stringLink Global Pametuné sing paling dhéwé kuwi model sing dikarepaké awak dhéwé nggawe kaliwat karo perusahaan, kawula-perusahaan lan uga sampek karo perusahaan langgar sampek karo perusahaan anyar.

Abstract

მრავალური განსახულებები კომპლექსიკური სემონტიკური სტრუქტურებისგან შექმნა, და ეს უკვე განსახულებელი და განსხვავებული განსახულებების შექმნა. პრაქტიკალურია, რომ კონფიგურაცია გახდება ფონის ქვემოთ, მაგრამ კითხვა და პასუხი უფრო მნიშვნელოვანია და ისინი კონსპენტირებულია ტემიკში, მაგრამ განსხვავებული შე მაგრამ ცოტა სამუშაო მუშაო იერაქტიკალური შესახებ გამოსახულების შორის. ამ პრობლემას გადაწყვეტისთვის, ჩვენ გვეძლოთ კონტაქციონალური სემონტიკური პრობლემა RNN (CSRR) მოდელის გადაწყვეტისთვის განსაკუთრებულობას. მოდელში სამი ჰიერაქტიში ლატენტი ცვლილები აქვს. პირველი დისკურსი-დონე გლობალური ფონის ჩატვირდება, პირველი ორი დონე არის საერთო თემის ინფორმაციას კითხვა და პასუხის შორის, და სიტყვების დონე უნდა გამოცდილობა ინფორმაციას ექსპერიმენტიური შედეგები ჩვენი მოდელი მნიშვნელოვანად უფრო უფრო მნიშვნელოვანია წარმოდგენების კანოლიტურობას, წარმოდგენების და განსხვავებას, რომლები

Abstract

Көпшілікті сұрақтар комплекс семантикалық құрылғылардан тұрады, және бұл әлі бірнеше сұрақтарды және алдыңғы сұрақтарды жауаптарды құруға мәселе болады. Сұраныс мен жауап әдетте көп қатынас бар, олар нақышта тәуелді, сондай-ақ мазмұнында басқа түрлі. Бірақ кішкентай жұмыс сөздер арасындағы иерархиялық қатынас көмектеседі. Бұл мәселеге шешіміз үшін, тәуелдігін түсінікті құру үшін ДНК (CSRR) үлгісін келтіреміз. Үлгі үш иерархияда келесі айнымалылықтар бар. Бірінші дискурс деңгейі жалпы аясын түсіндіреді, бірінші деңгейі сұраныс мен жауап арасындағы жалпы нақыштың мәліметін түсіндіреді, және сөйлеу деңгейі мазмұның айырмашылығын көрсету Эксперименталдық нәтижелері біздің моделіміздің жауаптардың сапатын жылдамдығы, тәуелсіздік және әртүрлікті негізгі әдістерімен салыстырып жатқанын көрсетеді.

Abstract

다회적 대화는 복잡한 의미 구조로 구성되어 있으며, 이전의 말에 따라 어떻게 일관되고 다양한 반응을 일으키는지는 여전히 도전이다.실제로 대화는 한 배경에서 진행되는 동시에 질문과 대답이 통상적으로 가장 관련되어 주제적으로는 일치하지만 내용적으로도 다르다.그러나 언어 간의 이런 등급 관계에 관심을 갖는 연구는 드물다.이 문제를 해결하기 위해 우리는 세션의 의미 관계인 RNN(CSRR) 모델을 제시하여 의존 관계를 현저하게 구성했다.이 모델은 세 가지 차원의 잠재적인 변수를 포함한다.문장 차원의 1급은 전 세계 배경을 대표하고 차원의 1급은 조회와 응답 간의 공통된 화제 정보를 배합하며 언어 차원의 1급은 내용상의 차이를 대표한다.실험 결과에 따르면 기선 방법에 비해 우리 모델은 유창성, 연관성과 다양성 측면에서 대답의 질을 현저히 향상시켰다.

Abstract

Daugiapusiai pokalbiai apima sudėtingas semantines struktūras ir vis dar yra uždavinys sukurti nuoseklius ir įvairius atsakymus, atsižvelgiant į ankstesnius pareiškimus. It's practical that a conversation takes place under a background, meanwhile, the query and response are usually most related and they are consistent in topic but also different in content. However, little work focuses on such hierarchical relationship among utterances. Siekiant išspręsti šią problem ą, siūlome konversacinių Semantinių santykių RNN (CSRR) model į, kad būtų aiškiai apskaičiuota priklausomybė. Modelyje yra latentinių kintamųjų trijose hierarchijose. Pirmasis diskurso lygis apima pasaulinį foną, antrasis poros lygis reiškia bendrą teminę informaciją tarp klausimo ir atsakymo, o išraiškos lygis bando atspindėti turinio skirtumus. Eksperimentiniai rezultatai rodo, kad mūsų modelis gerokai pagerina atsakymų kokybę lankstumo, nuoseklumo ir įvairovės požiūriu, palyginti su pradiniais metodais.

Abstract

Многу разговори се состојат од комплексни семантични структури и сé уште претставува предизвик да се генерираат кохерентни и различни одговори под предходните изрази. Практично е разговорот да се одржува под позадина, во меѓувреме, прашањето и одговорот обично се најповрзани и се константни во темата, но исто така различни во содржината. Сепак, малку работа се фокусира на ваквата хиерархиска врска меѓу изразите. За да го решиме овој проблем, предлагаме модел на конверзационалниот семантичен однос РНН (ЦСРР) за експлицитно да се изгради зависноста. The model contains latent variables in three hierarchies. Првото ниво на дискурс ја зазема глобалната позадина, првото ниво на парови значи заедничка информација за темата помеѓу прашањето и одговорот, а нивото на изразување се обидува да ги претставува разликите во содржината. Експерименталните резултати покажуваат дека нашиот модел значително го подобрува квалитетот на одговорите во поглед на течност, кохеренција и различност во споредба со основните методи.

Abstract

ഒരുപാട് തിരിച്ചുമാറ്റുന്ന സംസാരം സങ്കീര്‍ണ്ണമായ സെമാന്റിക്ക് ഘടനയിലുള്ളതാണ്. മുമ്പുള്ള വാക്കുകള്‍ കൊടുത്തിരിക്കു ഒരു പശ്ചാത്തലത്തിന്‍റെ കീഴില്‍ സംസാരിക്കുന്ന സംസാരം സംഭവിക്കുന്നത് പ്രധാനപ്പെട്ടതാണ്, അന്വേഷണവും ഉത്തരവും സാധാരണയായി ബന്ധ എന്നാലും, വാക്കുകള്‍ക്കിടയില്‍ ഇത്രയും മാന്യമായ ബന്ധത്തിനെക്കുറിച്ച് ചെറിയ ജോലിയുണ്ട്. ഈ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് വിശദീകരിക്കാന്‍, നമ്മള്‍ വ്യക്തമായി സംസാരിക്കുന്ന സെമാന്റിക് ബന്ധപ്പെടുത്തുന്ന RNN (CSRR) മോ മോഡലില്‍ മൂന്നു ഹീയറാര്‍ക്കികളില്‍ ലാറ്റെന്റ് മാറ്റങ്ങള്‍ ഉണ്ട്. സംസാരം- നിലം ഒരാള്‍ ലോക പശ്ചാത്തല പിടിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, രണ്ട് നിലം, ഒരാള്‍ ചോദ്യത്തിനും പ്രതികരണത്തിനും തമ്മിലുള്ള സാധാരണ വിവരങ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള്‍ കാണിച്ചു കൊണ്ടിരിക്കുന്നു നമ്മുടെ മോഡല്‍ ഫ്യൂഷന്‍, കൂടുതല്‍, ബെസ്ലൈന്‍ രീതികളോടൊപ്പം വ്യത്യസ്തമായി ഉത്തരങ്

Abstract

Олон өөрчлөлтийн ярилцлагууд комплекс хэмжээний бүтэц байдаг. Энэ нь өмнө хэлэлцээнд нийгмийн хариулт гаргах зорилго юм. Үүний хувьд ярилцлага хөгжлийн доор байдаг. Тэр үед query болон хариулт нь ихэвчлэн хамааралтай бөгөөд тэд сэдэв дээр солилцогддог, мөн солилцогдоо өөр байдаг. Гэвч жижиг ажил илтгэлийн дунд ийм төвөгтэй харилцаа төвлөрүүлдэг. Энэ асуудлыг олохын тулд бид харилцааны семантик харилцааны RNN (CSRR) загварын загварыг тодорхой харилцааныг бүтээх гэж санал болно. Загвар нь гурван төрлийн хувьсагчдыг агуулдаг. Нэгний ярианы түвшинд дэлхийн ноён хэмжээ, нэгний хоёр түвшинд нь query болон хариултын хоорондын нийтлэг сэдвийн мэдээлэл болон ярианы түвшинд нь өөрчлөлт үзүүлэхийг хичээдэг. Үүний туршилтын үр дүнд бидний загвар нь үндсэн шингэн, нийгмийн, олон төрлийн аргаар харьцуулахын тулд хариу үйлдлийн сайн сайн сайжруулдаг.

Abstract

Perbualan berbilang-pusingan terdiri dari struktur semantik kompleks, dan ia masih satu cabaran untuk menghasilkan jawapan yang konsisten dan berbeza diberikan ucapan sebelumnya. Ia praktik bahawa perbualan berlaku di bawah latar belakang, sementara, pertanyaan dan jawapan biasanya berkaitan dan mereka konsisten dalam topik tetapi juga berbeza dalam kandungan. Bagaimanapun, sedikit kerja fokus pada hubungan hierarkis semacam perkataan. To address this problem, we propose a Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) model to construct the dependency explicitly. Model mengandungi pembolehubah tersembunyi dalam tiga hierarki. The discourse-level one captures the global background, the pair-level one stands for the common topic information between query and response, and the utterance-level ones try to represent differences in content. Hasil eksperimen menunjukkan bahawa model kita meningkatkan kualiti balas secara signifikan dalam terma keseluruhan, kesederhanaan, dan pelbagai dibandingkan dengan kaedah asas.

Abstract

Il-konverżjonijiet b’diversi dawriet jikkonsistu f’strutturi semantiċi kumplessi, u għadha sfida li jiġu ġġenerati reazzjonijiet koerenti u diversi mogħtija dikjarazzjonijiet preċedenti. Huwa prattiku li konverżjoni sseħħ taħt sfond, sadanittant, il-mistoqsija u r-rispons huma ġeneralment l-aktar relatati u huma konsistenti fis-suġġett iżda wkoll differenti fil-kontenut. Madankollu, ftit xogħol jiffoka fuq relazzjoni ġerarkika bħal din fost l-espressjonijiet. Biex nindirizzaw din il-problem a, nipproponu mudell tar-Relazzjoni Semantika Konversazzjonali RNN (CSRR) biex tinbena d-dipendenza espliċitament. Il-mudell fih varjabbli latenti fi tliet ġerarkiji. The discourse-level one captures the global background, the pair-level one stands for the common topic information between query and response, and the utterance-level ones try to represent differences in content. Riżultati esperimentali juru li l-mudell tagħna jtejjeb b’mod sinifikanti l-kwalità tar-reazzjonijiet f’termini ta’ fluwenza, koerenza, u diversità meta mqabbel mal-metodi ta’ referenza.

Abstract

Multi-turn gesprekken bestaan uit complexe semantische structuren, en het is nog steeds een uitdaging om coherente en diverse reacties te genereren op eerdere uitspraken. Het is praktisch dat een gesprek plaatsvindt onder een achtergrond, ondertussen zijn de vraag en reactie meestal het meest verwant en ze zijn consistent in onderwerp maar ook verschillend in inhoud. Echter, weinig werk richt zich op een dergelijke hiërarchische relatie tussen uitingen. Om dit probleem aan te pakken, stellen we een Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) model voor om de afhankelijkheid expliciet te construeren. Het model bevat latente variabelen in drie hiërarchieën. De discours-level one vangt de globale achtergrond, de pair-level one staat voor de gemeenschappelijke topic informatie tussen vraag en antwoord, en de uiting-level one proberen verschillen in inhoud weer te geven. Experimentele resultaten tonen aan dat ons model de kwaliteit van reacties aanzienlijk verbetert in termen van vloeibaarheid, coherentie en diversiteit in vergelijking met baseline methoden.

Abstract

Fleirsnøggsamtaler inneheld av komplekse semantiske strukturar, og det er fortsatt eit utfordring å laga samsvarande og ulike svar gjeven tidlegare uttrykk. Det er praktisk at eit samtale gjer under ein bakgrunn, mellom tiden spørjinga og svaret er vanlegvis mest relatert og dei er konsistent i emnet, men også ulike i innhaldet. Men små arbeid fokuserer på slike hierarkiske forhold mellom uttaler. For å handtera dette problemet, foreslår vi eit samtale semantisk relasjonsmodell RNN (CSRR) for å konstruere avhengigheten ekspliskt. Modellen inneheld latente variabel i tre hierarki. Speursnivået som får opp den globale bakgrunnen, par-nivået ein står for den felles emneformasjonen mellom spørjing og svar, og uttalenivået prøver å representera forskjeller i innhaldet. Eksperimentale resultat viser at modellen vårt betydelig forbedrar kvaliteten av svar i høve til flukten, koherens og mangfoldighet sammenlignet med baseline metodar.

Abstract

Rozmowy wielokrotne składają się ze złożonych struktur semantycznych, a generowanie spójnych i zróżnicowanych odpowiedzi na poprzednie wypowiedzi jest nadal wyzwaniem. Praktyczne jest, że rozmowa odbywa się w tle, tymczasem zapytanie i odpowiedź są zwykle najbardziej powiązane i są spójne pod względem tematu, ale różne treści. Niewiele prac skupia się jednak na takiej hierarchicznej relacji między wypowiedziami. Aby rozwiązać ten problem, proponujemy model konwersacyjnych relacji semantycznych RNN (CSRR), aby wyraźnie skonstruować zależność. Model zawiera utajone zmienne w trzech hierarchiach. Poziom dyskursu pierwszy uwzględnia globalne tło, poziom pary oznacza wspólną informację tematyczną między zapytaniem a odpowiedzią, a poziom wypowiedzi próbuje reprezentować różnice w treści. Wyniki eksperymentalne pokazują, że nasz model znacznie poprawia jakość odpowiedzi pod względem płynności, spójności i różnorodności w porównaniu z metodami bazowymi.

Abstract

As conversas multi-turn são constituídas por estruturas semânticas complexas, e ainda é um desafio gerar respostas coerentes e diversas a partir de enunciados anteriores. É prático que uma conversa ocorra em segundo plano, enquanto a consulta e a resposta são geralmente mais relacionadas e consistentes no tópico, mas também diferentes no conteúdo. No entanto, poucos trabalhos se concentram nessa relação hierárquica entre os enunciados. Para resolver este problema, propomos um modelo Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) para construir a dependência explicitamente. O modelo contém variáveis latentes em três hierarquias. O nível de discurso captura o pano de fundo global, o nível de par representa a informação de tópico comum entre consulta e resposta, e os de nível de enunciado tentam representar diferenças de conteúdo. Os resultados experimentais mostram que nosso modelo melhora significativamente a qualidade das respostas em termos de fluência, coerência e diversidade em comparação com os métodos de linha de base.

Abstract

Conversațiile multiple constau în structuri semantice complexe și este încă o provocare să generezi răspunsuri coerente și diverse date anterior. Este practic că o conversație are loc într-un fundal, între timp, interogarea și răspunsul sunt de obicei cele mai legate și sunt consecvente în subiect, dar și diferite în conținut. Cu toate acestea, puțină muncă se concentrează pe o astfel de relație ierarhică între pronunțări. Pentru a rezolva această problemă, propunem un model Conversațional Semantic Relationship RNN (CSRR) pentru a construi dependența în mod explicit. Modelul conține variabile latente în trei ierarhii. Primul nivel de discurs surprinde fundalul global, cel de nivel de pereche reprezintă informațiile comune ale subiectului dintre interogare și răspuns, iar cel de nivel de rostire încearcă să reprezinte diferențele de conținut. Rezultatele experimentale arată că modelul nostru îmbunătățește semnificativ calitatea răspunsurilor în termeni de fluență, coerență și diversitate comparativ cu metodele de bază.

Abstract

Многопоточные разговоры состоят из сложных семантических структур, и по-прежнему трудно генерировать последовательные и разнообразные ответы, учитывая предыдущие высказывания. Практично разговор происходит в фоновом режиме, при этом запрос и ответ обычно наиболее взаимосвязаны и согласуются по теме, но и различаются по содержанию. Вместе с тем такая иерархическая взаимосвязь между высказываниями практически не рассматривается. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем модель RNN (CSRR) разговорной семантической связи, чтобы явно построить зависимость. Модель содержит скрытые переменные в трех иерархиях. На уровне дискурса фиксируется глобальный фон, на уровне пары - информация об общей теме между запросом и ответом, а на уровне высказываний - различия в содержании. Экспериментальные результаты показывают, что наша модель значительно улучшает качество ответов с точки зрения беглости, согласованности и разнообразия по сравнению с базовыми методами.

Abstract

Multi-turn කතා කරණාකරණය සම්පූර්ණ සෙමැන්ටික් සංස්කරණයෙන් ඉන්නවා, ඒක තවමත් අභ්‍යාගයක් වෙනවා සමාන්‍ය සහ විවිදියට ප පිටිපස්සේ සහ ප්‍රතිචාරයක් සිද්ධ වෙන්න ප්‍රයෝජනයක් සාමාන්‍යයෙන්ම සම්බන්ධ වෙන්න පුළුවන්, ප්‍රතිචාරයක් ස නමුත්, පොඩි වැඩක් ක්‍රියාත්මක විදිහට මෙච්චර සංවිධාන සම්බන්ධයක් තියෙනවා. මේ ප්‍රශ්නය විසඳන්න, අපි කතා කරන්න සෙමැන්ටික් සම්බන්ධතාවක් RNN (CSRR) නිර්මාණයක් ප්‍රශ්නයක් නිර්මාණය කරනවා. මොඩල් එකේ ලේටින් වෙනස් තුනක් විශේෂය තුනක් තියෙනවා. ප්‍රශ්නය සහ ප්‍රතිචාරය සමඟ ප්‍රශ්නය සමඟ ප්‍රශ්නය සහ ප්‍රතිචාරය සමඟ ප්‍රශ්නය සඳහා ප්‍රශ්නය සඳහා ප්‍රශ්නය සඳහා ප්‍රශ පරීක්ෂණාත්මක ප්‍රතිචාර ප්‍රතිචාරයක් පෙන්වන්නේ අපේ මොඩේල් විශේෂයෙන් ප්‍රතිචාරයක් ප්‍රතිචාරයක් වැඩ

Abstract

Večobratni pogovori so sestavljeni iz kompleksnih semantičnih struktur in še vedno je izziv ustvarjanje skladnih in raznolikih odgovorov glede na prejšnje izjave. Praktično je, da se pogovor odvija pod ozadjem, medtem ko sta poizvedba in odgovor običajno najbolj povezana in sta dosledna po temi, a tudi po vsebini različna. Vendar pa se malo dela osredotoča na takšno hierarhično razmerje med izgovori. Za reševanje tega problema predlagamo model pogovornega semantičnega razmerja RNN (CSRR) za eksplicitno konstrukcijo odvisnosti. Model vsebuje latentne spremenljivke v treh hierarhijah. Na ravni diskurza ena zajema globalno ozadje, na ravni par ena predstavlja skupne tematske informacije med poizvedbo in odgovorom, na ravni izgovora pa poskušajo predstavljati razlike v vsebini. Eksperimentalni rezultati kažejo, da naš model bistveno izboljša kakovost odzivov v smislu tekočosti, koherence in raznolikosti v primerjavi z osnovnimi metodami.

Abstract

Talobixinta badan waxaa ka mid ah dhismo adag oo kala duduwan, waxayna weli tahay dhibaato la soo saaro jawaabo kala duduwan oo la siiyo hadal hore. Waxaa haboon in sheekooyinku ay ka hoos dhacaan bakhtiga, waqtigaas, su'aalada iyo jawaabta inta badan waa kuwa la xiriira islamarkaasna ay isku mid yihiin mada, laakiin waxay ka duwan yihiin wax ku jira. Si kastaba ha ahaatee shaqada yar waxay ku kalsoonaadaan xiriirka hierarkiisa ee hadallada dhexdooda ah. Si aan u qabsado dhibaatadan, waxaynu soo jeedaynaa model la xiriira xafiiska ah RNN (CSRR) si bayaan ah u dhisno dulsaarnaanta. Tusaalada waxaa ku jira isbedelayaal ugu dambeeya saddex hierarchi. Heerka hadalku wuxuu qabsadaa bakhtiga caalamiga ah, labada darafka ayaa u taagan macluumaadka caadiga ah ee la xiriira iyo jawaabta, isla markaasna waxay isku dayaan inay kala duwanaadaan waxyaabaha ku jira. Midhaha imtixaanka waxaa muuqda in modellkayagu aad buu u bedelaa tijaabada jawaabaha, si ay u hagaajiyaan faa'iidada, isku xirnaanta iyo kala duduwan qaababka hoose.

Abstract

Bisedimet me shume kthesa përbëhen nga struktura komplekse semantike dhe ende është një sfidë për të gjeneruar përgjigje koherente dhe të ndryshme duke dhënë shprehjet e mëparshme. Është praktike që një bisedë bëhet nën një sfond, ndërkohë, pyetja dhe përgjigja janë zakonisht më të lidhura dhe ato janë konsistente në temë por gjithashtu të ndryshme në përmbajtje. Megjithatë, pak punë përqëndrohet në një marrëdhënie të tillë hierarkike midis shprehjeve. Për të trajtuar këtë problem, ne propozojmë një model të marrëdhënieve Semantike Konversionale RNN (CSRR) për të ndërtuar shprehësisht varësinë. Modeli përmban ndryshuesit latent në tre hierarki. Niveli i diskursit një kapon sfondin global, niveli i çiftit një qëndron për informacionin e përbashkët të temës midis pyetjes dhe përgjigjes dhe niveli i shprehjes përpiqen të përfaqësojnë dallimet në përmbajtje. Rezultatet eksperimentale tregojnë se modeli ynë përmirëson ndjeshëm cilësinë e përgjigjeve lidhur me fluencën, koherencën dhe diversitetin krahasuar me metodat bazë.

Abstract

Višestruke razgovore sastavljaju se od kompleksnih semantičkih struktura, a još uvijek je izazov stvaranja saslušnih i različitih odgovora na prethodne reči. Praktično je da se razgovor održava pod pozadinom, u međuvremenu, pitanje i odgovor su obično najpovezaniji i oni su konsistentni u temi, ali i drugačiji u sadržaju. Međutim, mali rad se fokusira na takvu hijerarhičku vezu među govorom. Da bi riješili ovaj problem, predlažemo model razgovornog semantičkog odnosa RNN (CSRR) da bismo izraziti zavisnost. Model sadrži latentne promjene u tri hijerarhije. Prvi nivo diskursa uhvati globalno pozadine, prvi nivo par znači zajedničku informaciju o tema između zahteva i odgovora, i nivo govora pokušavaju predstavljati razlike u sadržaju. Eksperimentalni rezultati pokazuju da naš model značajno poboljšava kvalitet odgovora u pogledu tečnosti, saslušnosti i raznolikosti u usporedbi sa početnim metodama.

Abstract

Multi-turn konversationer består av komplexa semantiska strukturer, och det är fortfarande en utmaning att generera sammanhängande och mångsidiga svar från tidigare uttalanden. Det är praktiskt att en konversation sker under en bakgrund, medan frågan och svaret oftast är mest relaterade och de är konsekventa i ämne men också olika i innehåll. Men lite arbete fokuserar på en sådan hierarkisk relation mellan yttranden. För att lösa detta problem föreslår vi en Conversational Semantic Relationship RNN (CSRR) modell för att konstruera beroendet uttryckligen. Modellen innehåller latenta variabler i tre hierarkier. Diskursnivå ett fångar den globala bakgrunden, parnivå ett står för den gemensamma ämnesinformationen mellan fråga och svar, och yttrandenivå försöker representera skillnader i innehåll. Experimentella resultat visar att vår modell avsevärt förbättrar kvaliteten på svar i termer av flytande, samstämmighet och mångfald jämfört med baslinjemetoder.

Abstract

Mazungumzo mengi yanajumuisha miundombinu muhimu, na bado ni changamoto ya kutengeneza miitikio ya pamoja na tofauti zilizotolewa na maneno yaliyopita. Ni uhalisia kwamba mazungumzo yanafanyika chini ya nyuma, wakati huo huo, utafiti na majibu mara nyingi huwa yanahusiana zaidi na yanaendelea katika mada lakini pia tofauti katika maudhui. Hata hivyo, kazi ndogo inajikita kwenye mahusiano kama haya ya kiuchumi miongoni mwa mazungumzo. Ili kukabiliana na tatizo hili, tunapendekeza modeli ya uhusiano wa kisiasa wa RNN (CSRR) ili kutengeneza kutegemea kwa uwazi. Mfano una mabadiliko ya hivi karibuni katika makundi matatu. Kiwango cha mazungumzo kinachochukua orodha ya kimataifa, kiwango cha ngazi mbili kinasimama habari za kawaida kati ya utafiti na majibu, na viwango vya hotuba vinjaribu kuwakilisha tofauti katika maudhui. Experimental results show that our model significantly improves the quality of responses in terms of fluency, coherence, and diversity compared to baseline methods.

Abstract

பல திரும்ப பேச்சுகள் சிக்கலான அமைப்புகளில் உள்ளன, இன்னும் முந்தைய வார்த்தைகளுக்கு கொடுக்கப்பட்டுள்ள பல்வேறு பதிலுகளை உருவாக ஒரு பின்னணியின் கீழே ஒரு பேச்சு நடக்கும் பொதுவாக கேள்வி மற்றும் பதில் பெரும்பாலாகவே இணைந்து இருக்கும் மற்றும் அவை தலைப்பில However, little work focuses on such hierarchical relationship among utterances. இந்த பிரச்சனையை முடிக்க, நாம் ஒரு பேச்சு செமாண்டிக் தொடர்பு RNN (CSRR) மாதிரியை தெளிவாக உருவாக்க வேண்டும். The model contains latent variables in three hierarchies. பேச்சு- மட்டத்தில் ஒன்று உலக பின்னணியை பிடித்துக் கொண்டிருக்கும், இரண்டு மட்டத்தில் ஒன்று கேள்வி மற்றும் பதில் இடையே பொது தலைப்பு தகவல முயற்சி முடிவுகள் அடிப்படைக்கோடு முறைகளை ஒப்பிட்டு எங்கள் மாதிரி விளைவுகளின் தரத்தை மேம்படுத்துகிறது.

Abstract

Birnäçe gezek gürrüňler karmaşık semantik strukturlardan ybarat, we şuwagt hem öňki sözleri berilen kohereket we dürli jogaplary döretmek kynçylykdyr. Bir sohbet arkaplan astynda bolup geçirilýän praktik. Bu arada soragy we jogabat adatça has baglanýar we olar temada durmaýar ýöne daňarda üýtgeşik. Ýöne kiçi işe sözlerin arasyndaky hijerarhiýalyk baglaýyşyny üns berýär. Bu meseleyi çözmek üçin, gürrüňli Semantik Derjesi RNN (CSRR) nusgasyny kesinlikle çykmak üçin bir nusgasyny teklif ediyoruz. Bu nusga üç iýerarhiýada geçişik üýtgewleri bar. Sözgürlük-derejesi dünýädäki arkaplan tutar, çift-derejesi biriniň suýat we jogap arasynda umumy tema maglumaty üçin meýilleşdirýär we sözlük-derejesi içeriň üýtgeşiklerini görkezmäge synanyşýar. Araşdyrylyk netijelerimiz nusgasymyzyň suwerlyk, hereket we daşlyklyklyk üýtgetmegimizi üýtgedýändigini görkezýär.

Abstract

بہت سی تبدیل کی باتیں پیچیدہ سیمنٹی ساختاروں میں سے ہیں، اور یہ بھی ایک چال ہے کہ اگلوں کی باتوں کے بارے میں مشترک اور مختلف جواب پیدا کریں. یہ صریح بات ہے کہ ایک بات پیچھے پھیرے کے نیچے ہوتی ہے، یہاں تک کہ سوال اور جواب معمولاً زیادہ رابطہ ہے اور وہ موضوع میں موجود ہیں لیکن موضوع میں بھی مختلف ہیں. لیکن بہت ہی کم کام باتوں کے درمیان اس طرح کی تعلق پر تمرکز کرتی ہے۔ اس مسئلہ کے بارے میں ہم نے ایک مکالمانی سیمنٹی رابطہ RNN (CSRR) موڈل کو صریح طور پر بنانے کے لئے پیشنهاد کریں۔ Model contains latent variables in three hierarchies. صحبت-سطح ایک گروئیل پچھلوں کو پکڑ لیتا ہے، جفت-سطح اول سوال اور جواب کے درمیان مشترک ٹوپ کی معلومات کے لئے ہے، اور کلام-سطح جو منزل میں اختلاف کرنے کی کوشش کرتی ہیں. تجربے کے نتائج دکھاتے ہیں کہ ہمارے نمڈل کی جواب کے کیفیت کو پاکیزگی، اتصال اور مختلف طریقوں کے مقابلہ میں بہتر کر دیتا ہے.

Abstract

Ko'pchilik aytganda murakkablik semantik tuzuvlaridan iborat, ammo bu oldingi so'zlar bilan bir xil javoblarni yaratish qismi. Bu muhimlik, suhbat orqa foni, vaqtda, soʻrov va javob ko'proq juda bog'liq va ular mavzuda davom etishdir, lekin mavzuda o'zgarishdir. Lekin, bir kichkina ishni gapiradigan hierarchik munosabatlariga foydalanadi. Bu muammolarni boshqarish uchun, biz tashqi semantik bogʻlanish (CSRR) modelini tashqi ishlab chiqarish mumkin. Name Name Experimental results show that our model significantly improves the quality of responses in terms of fluency, coherence, and diversity compared to baseline methods.

Abstract

Các cuộc nói chuyện đa chiều gồm các cấu trúc ngữ pháp phức tạp, và vẫn là thách thức tạo ra các phản ứng liên quan và đa dạng từ những phát biểu trước. Thực tế là cuộc đối thoại diễn ra dưới nền, trong khi đó, câu hỏi và phản ứng thường là liên quan nhiều nhất, và chúng liên quan đến chủ đề nhưng cũng khác về nội dung. Tuy nhiên, ít việc tập trung vào mối quan hệ cấp bậc giữa những lời nói. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề nghị mô hình Relationship RNN (CSR) đối thoại để xây dựng sự phụ thuộc trực tiếp. Kiểu này chứa các biến số tiềm năng trong ba cấp dưới. Ở cấp độ ngôn ngữ một nắm bắt nền to àn cầu, trình độ cặp một tượng trưng cho thông tin chủ đề chung giữa câu hỏi và câu trả lời, và cấp độ phát âm cố gắng thay đổi nội dung. Kết quả thí nghiệm cho thấy mô hình của chúng ta cải thiện chất lượng phản ứng đáng kể về năng lượng, sự hòa hợp và đa dạng so với các phương pháp cơ bản.

Abstract

多番语以杂语义结构,于给定前语成连贯与多样化相应犹一挑战也。言背景可也,询应常最,其于题一也,其于义亦异矣。然鲜有关于言语之间者。为此一会话语义RNN(CSRR)模形显式构依赖关系。其体含三层次结构之潜于变量。语级一获全局背景,对级一人询应同主题信息,语级一试图表异。实验结果表明,比于基线法,形著于流畅性、连贯性、多样性。

Anthology ID:: P19-1549
Volume:: Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
Month:: July
Year:: 2019
Address:: Florence, Italy
Venue:: ACL
SIG:
Publisher:: Association for Computational Linguistics
Note:
Pages:: 5497–5502
Language:
URL:: https://aclanthology.org/P19-1549
DOI:: 10.18653/v1/P19-1549
Bibkey:
Cite (ACL):: Lei Shen, Yang Feng, and Haolan Zhan. 2019. Modeling Semantic Relationship in Multi-turn Conversations with Hierarchical Latent Variables. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages 5497–5502, Florence, Italy. Association for Computational Linguistics.
Cite (Informal):: Modeling Semantic Relationship in Multi-turn Conversations with Hierarchical Latent Variables (Shen et al., ACL 2019)
Copy Citation:
PDF:: https://aclanthology.org/P19-1549.pdf
Terminologies:

PDF Cite Search Translate