核心概念
本文提出一種階層式圖形模型,能夠有效地整合廣泛的對話關係和細緻的語義信息,並將其與上下文信息相融合,以提高口語表達評估的準確性。
摘要
本文提出了一種創新的階層式圖形建模方法,用於自動評估會話測試的口語表達。該方法將會話內容轉換為圖形,並將其分解為多個層次,涵蓋從個別詞語到更廣泛的話語結構的不同語言粒度。
在詳細的實驗結果中,作者發現有效捕捉會話中的連貫性可以顯著提高評估模型識別關鍵內容的能力,從而更準確地評估口語表達水平。具體包括:
在語義相關詞方面,作者建立了從詞語到句子層面的語義相關信息,以增強評估模型對重要詞語的關注。
在行動方面,作者利用開放信息提取工具提取每個回應中的知識單元(主語-謂語-賓語)三元組,以表示說話者的意圖。
在話語關係方面,作者利用預訓練的模型識別連續回應之間的話語關係,並將其明確建模到圖形中。
這些階層式上下文信息通過自底向上的傳播路徑,最終融合到評估模型的最終決策中。實驗結果表明,該方法在各種評估指標上都取得了顯著的改進,突出了在會話評估中考慮連貫性的重要性。
統計資料
會話測試中,口語表達的連貫性對評估模型的準確性至關重要。
引述
"有效捕捉會話中的連貫性可以顯著提高評估模型識別關鍵內容的能力,從而更準確地評估口語表達水平。"