基于对话结构和联合学习的情感和意图分类

摘要：

在社交媒体中存在大量的对话文本,而在这些对话中,说话人的情感和意图通常是相关的.不仅如此,对话的整体结构也会影响对话的情感和意图,因此,需要对对话中的情感和意图进行联合学习.为此,该文提出了基于对话结构的情感、意图联合学习模型,考虑对话内潜在的情感与意图的关联性,并且利用对话的内在结构与说话人的情感和意图之间的关系,提升多轮对话文本的每一子句情感及其意图的分类性能.同时,通过使用注意力机制,利用对话的前后联系来综合考虑上下文对对话情感的影响.实验表明,联合学习模型能有效地提高对话子句情感及意图分类的性能.

关键词：情感分类、联合学习、注意力机制

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省高等学校自然科学研究面上项目

在线出版日期：2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：105-112