تعتبر تضمين الجملة من الحوارات من الحوارات اهتماما متزايدا بسبب انخفاض تكلفة التصفيف والقدرة على التكيف. تستخدم الأساليب التقليدية شبكة سيامي على هذه المهمة، والتي تحصل على تضيير الجملة من خلال نمذجة الأهمية الدلالية للاستجابة للسياق من خلال تطبيق شب
كة تغذية إلى الأمام أعلى من تشفير الجملة. ومع ذلك، نظرا لأن التشابه الدلالي النصي يقاس عادة من خلال مقاييس المسافات عن بعد عناصر (E.G. Cosping و L2 المسافة)، فإن هذه العمارة هذه تعطي فجوة كبيرة بين التدريب والتقييم. في هذه الورقة، نقترح DialoGuecse، نهج التعلم المتعرج النقي من الحوار معالج هذه المشكلة. يقدم Dialoguecse أولا آلية تضمين (MGE) الموجهة إلى مطابقة جديدة (MGE)، والتي تولد تضمين مدرك للسياق لكل تضمين استجابة مرشحة (أي التضمين الخالي من السياق) وفقا لتوجيه مصفوفات مطابقة السياق متعددة الدورات. ثم أزوج كل تضمين كل مدرسي في السياق مع تضمينها الخالي من السياق المقابل وأخيرا يقلل من الخسارة المتعاقبة عبر جميع أزواج. نحن نقيم نموذجنا على ثلاث مجموعات بيانات حوار متعددة الدوران: Microsoft Diroge Corpus، The Jing Dong Corpus، وجهاز حوار التجارة الإلكترونية Corpus. تظهر نتائج التقييم أن نهجنا تتفوق بشكل كبير على خطوط البيانات الثلاثة في جميع مجموعات البيانات الثلاثة من حيث الخريطة وتدابير الارتباط الرأي، مما يدل على فعاليته. تشير المزيد من التجارب الكمي إلى أن نهجنا يحقق أداء أفضل عند الاستفادة من سياق الحوار أكثر ويظل قويا عند توفير بيانات تدريب أقل.
