Multi-lingual Dialogue Act Recognition with Deep Learning Methods

Date issued

2019

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

International Speech Communication Association (ISCA)

Abstract

Článek se zabývá vícejazyčným rozpoznávání dialogových aktů. Navržené metody jsou založeny na hlubokých neuronových sítích a používají word2vec slovní vektory pro reprezentaci slov. Prezentovány jsou dvě metody. První z nich používá jeden obecný model trénovaný na všech dostupných jazycích, zatímco druhý se natrénuje pouze na jednom jazyku a pomocí lineární transformace dochází k projekci prostorů na zvolený jazyk. Jako klasifikátor jsou použity populární konvoluční neuronové sítě a LSTM. Dle našeho mínění jde o jednu z prvních metod pro vícejazyčnou klasifikaci dialogových aktů pomocí neuronových sítí. Modely jsou testovány experimentálně na dvoujazyčném korpusu Verbmobil

Description

Subject(s)

Konvoluční neuronová síť, Hluboké učení, Long Short-Term Memory, Vícejazyčnost, Word2Vec, Dialogové akty

Citation

MARTÍNEK, J. LENC, L. KRÁL, P. CERISARA, Ch. Multi-lingual Dialogue Act Recognition with Deep Learning Methods. In 20th Annual Conference of the International Speech Communication, Interspeech 2019. Baixas: International Speech Communication Association (ISCA), 2019. s. 1463-1467. ISBN: 978-1-5108-9683-3 , ISSN: 2308-457X
OPEN License Selector