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一种结合话语伪标签注意力的人机对话意图分类方法(A Human-machine Dialogue Intent Classification Method using Utterance Pseudo Label Attention)
在人机对话中, 系统需要通过意图分类判断用户意图, 再触发相应的业务类型。由于多轮人机对话具有口语化、长文本和特征稀疏等特点, 现有的文本分类方法在人机对话意图分类上还存在较大困难。本文在层次注意力网络(hierarchical attention networks, HAN)基础上, 提出了一种结合话语伪标签注意力的层次注意力网络模型PLA-HAN (HAN with utterance pseudo label attention)。PLA-HAN通过优选伪标签集、构建单句话语意图识别模型以及设计话语伪标签注意力机制, 识别单句话语意图伪标签, 并计算话语伪标签注意力。进而将单句话语伪标签注意力嵌入到HAN的层级结构中, 与HAN中的句子级别注意力相融合。融合了单句话语意图信息的句子级注意力使模型整体性能得到进一步的提升。我们在中国中文信息学会主办的“客服领域用户意图分类评测比赛”的评测语料上进行实验, 实验结果证明PLA-HAN模型取得了优于HAN等对比方法的意图分类性能。
基于堆叠式注意力网络的复杂话语领域分类方法(Complex Utterance Domain Classification Using Stacked Attention Networks)
“话语领域分类(utterance domain classification UDC)是口语语言理解(spoken lan-guage understanding SLU)中语义分析的关键步骤。尽管带注意力机制的递归神经网络已经得到了广泛的应用, 并将UDC的研究进展提高到了一个新的水平, 但是对于复杂的话语, 如长度较长的话语或带有逗号的复合句的话语, 有效的UDC仍然是一个挑战。本文提出一种基于堆叠式注意力网络的话语领域分类方法SAN-DC(stacked attention networks-DC)。该模型综合了对口语话语多层次的语言特征的捕捉, 增强对复杂话语的理解。首先在模型底层采用语境化词向量(contextualized word embedding)得到良好的词汇特征表达, 并在词法层采用长短期记忆网络(long short-term memory)将话语编码为上下文向量表示。接着在语法级别上使用自注意力机制(self-attention mechanism)来捕捉特定领域的词依赖, 然后使用词注意力(word-attention)层提取语义信息。最后使用残差连接(residual connection)将低层语言信息传递到高层, 更好地实现多层语言信息的融合。本文在中文话语领域分类基准语料SMP-ECDT上验证所提出的方法的有效性。通过与研究进展的文本分类模型对比, 本文的方法取得了较高的话语领域分类正确率。尤其是对于较为复杂的用户话语, 本文提出的方法较研究进展方法的性能提升更为显著。”
