يمكن أن تساعد خوارزمية تجميع موثوقة للحوارات الموجهة نحو المهام في تحليل المطور وتحديد مهام الحوار بكفاءة.من الصعب مباشرة تطبيق خوارزميات تجميع النص العادي المسبق للحوارات الموجهة نحو المهام، بسبب الاختلافات الكامنة بينهما، مثل COMERELER، إغفال وتعبي
ر التنوع.في هذه الورقة، نقترح نموذج شبكة حوار تجميع مهمة التجميع للتجميع الموجه في المهام.يجمع النموذج المقترح بين تمثيلات الكلام على دراية السياق والتحويل عبر الحوار عن تجميع الحوارات الموجهة نحو المهام.تستخدم استراتيجية تدريبية تكرارية نهاية لإنهاء تجميع الحوار وتعلم التمثيل بشكل مشترك.تظهر التجارب في ثلاث مجموعات بيانات عامة أن نموذجنا يتفوق بشكل كبير على خطوط أساسية قوية في جميع المقاييس.
تقدم هذه الورقة طريقة تلقائية لتقييم طبيعية توليد اللغة الطبيعية في أنظمة الحوار.في حين تم تقديم هذه المهمة من خلال العمل البشري باهظ الثمن وتستغرق وقتا طويلا، فإننا نقدم هذه المهمة الرواية التابعة لتقييم الطاقة التلقائي للغة الناتجة.من خلال ضبط نموذ
ج Bert، تظهر طريقة تقييم الطبيعية المقترحة لدينا نتائج قوية وتتفوق على الأساس: آلات Vector Support، LSTMS ثنائي الاتجاه، ونفرت.بالإضافة إلى ذلك، يتم تحسين أداء سرعة التدريب وتقييم نموذج طبيعي من خلال نقل التعلم من المعرفة اللغوية بالجودة والمعلوماتية.
