شبكة مجانية قائمة على الرسم البياني مع تمثيلات سياقية من المنعطفات في الحوار

تهدف استخراج العلاقات القائم على الحوار (إعادة) إلى استخراج العلاقة بين الحججتين التي تظهر في حوار. نظرا لأن الحوارات لديها خصائص حوادث الضمير الشخصية العالية وكثافة المعلومات المنخفضة، وبما أن معظم الحقائق العلائقية في الحوارات لا تدعمها أي جملة واحدة، فإن استخراج العلاقات القائمة على الحوار يتطلب فهم شامل للحوار. في هذه الورقة، نقترح Network Network Commany Commany Computal Network (Tucore-GCN) على غرار الاهتمام بالطريقة التي يفهم بها الناس الحوارات. بالإضافة إلى ذلك، نقترح نهج رواية يعامل مهمة الاعتراف بالمحادثات في المحادثات (ERC) كإعادة حوار قائما. تثبت التجارب في DataSet مقصورة الحوار وثلاث مجموعات بيانات ERC أن طرازنا فعال للغاية في مهام فهم اللغة الطبيعية القائمة على الحوار. في هذه التجارب، تتفوق Tucore-GCN على النماذج الحديثة على معظم مجموعات البيانات القياسية. يتوفر الكود الخاص بنا في https://github.com/blacknoodle/tucore-gcn.