公司科学家万博士于12月10-14日在美国西雅图参加大数据国际会议IEEE Conference on BigData并作报告

公司科学家万博士于12月10-14日在美国西雅图参加大数据国际会议IEEE Conference on BigData并作报告。

报告主题:基于动态记忆网络和对抗训练的对话意图分类模型

报告摘要:

对话意图(DA)分类是对话解释中的一个具有挑战性的问题,其目的是将语义标签附加到话语上并表征说话者的意图。目前,许多现有方法制定了DA分类问题,从多分类到结构化预测,其存在两个局限:a)这些方法要么是人工定义的,要么是有限的记忆。b)对抗性的例子(adversarialexample)不能通过传统的训练方法正确分类。为了解决这些问题,首先将该问题定义成一个问答(QA)问题,并提出了一种改进的动态记忆网络,具有分层金字塔语音编码器。此外,我们应用对抗训练来训练我们提出的模型。我们在两个公共数据集上评估我们的模型,即Switchboard对话动作语料库和MapTask语料库。大量实验表明,与一些最先进的基线相比,我们提出的模型不仅具有鲁棒性,而且可以获得更好的性能。

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