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近日，約翰霍普金斯大學(xué)語言和語音處理中心（Johns Hopkins Center for Language and Speech Processing）的工程師開發(fā)了一種新機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型可以進(jìn)行語言理解，或區(qū)分LU系統(tǒng)輸出的對(duì)話記錄中的語音功能，這種方法最終可以幫助計(jì)算機(jī)“理解”口語或語音，并書寫成通順文本。

這個(gè)新開發(fā)的模型，能夠識(shí)別詞語背后的意圖，并將它們組織與分類成最終的“陳述”、“問題”或 “打斷”等類別，這項(xiàng)任務(wù)被稱為"對(duì)話行為的識(shí)別"。研究人員表示，通過為其它模型提供一個(gè)更有組織和細(xì)分的文本版本，新模型可以成為理解對(duì)話的第一個(gè)步驟。

這種新方法意味著，LU系統(tǒng)不再需要處理巨大的、非結(jié)構(gòu)化的文本塊，它們?cè)谠噲D對(duì)文本的主題、情感或意圖等進(jìn)行分類時(shí)，會(huì)遇到困難。相反，他們可以處理一系列的表達(dá)，這些表達(dá)說的是非常具體的事情，如一個(gè)問題或中斷。

研究中，研究人員采用了一些最近引入的語言理解模型，目標(biāo)是組織和分類單詞和短語，并研究不同的變量（例如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)）如何影響這些模型的性能。

研究者稱，標(biāo)點(diǎn)符號(hào)為模型提供了非常強(qiáng)的線索，而這些線索在文本中似乎并不存在，例如對(duì)話中幾乎找不到標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。

在研究和分析人與人對(duì)話的時(shí)候，研究人員發(fā)現(xiàn)許多自然語言處理算法，只有在文本具有清晰結(jié)構(gòu)時(shí)才能正常運(yùn)行，例如當(dāng)一個(gè)人用完整的句子說話的時(shí)候。然而，在現(xiàn)實(shí)生活中，人們很少說話如此正式，這使得系統(tǒng)很難準(zhǔn)確確定句子的開頭和結(jié)尾。

但是有了這個(gè)新模型，至少可以找到對(duì)話的“單元”。這可能有助于完成大量任務(wù)，例如總結(jié)、意圖識(shí)別和關(guān)鍵短語的檢測(cè)。

研究人員預(yù)測(cè)，這個(gè)新模型有一天也可以被醫(yī)生使用，為他們節(jié)省寶貴的時(shí)間。醫(yī)生如今在與患者互動(dòng)時(shí)，會(huì)花時(shí)間做筆記。然而，使用新模型的設(shè)備可以快速瀏覽對(duì)話記錄、填寫表格并自動(dòng)寫筆記，讓醫(yī)生能夠?qū)Ｗ⒂谒麄兓颊叩钠渌闆r。

題為What Helps Transformers Recognize Conversational Structure? Importance of Context, Punctuation, and Labels in Dialog Act Recognition的相關(guān)研究論文發(fā)表在《計(jì)算語言學(xué)協(xié)會(huì)學(xué)報(bào)》（Transactions of the Association for Computational Linguistics）上。

論文原文：

https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00420/107831/What-Helps-Transformers-Recognize-Conversational