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Getting Your Conversation on Track: Estimation of Residual Life for Conversations

机译：关于追踪的谈话：对谈话的剩余生活估算

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This paper presents a predictive study on the progress of conversations. Specifically, we estimate the residual life for conversations, which is defined as the count of new turns to occur in a conversation thread. While most previous work focus on coarse-grained estimation that classifies the number of coming turns into two categories, we study fine-grained categorization for varying lengths of residual life. To this end, we propose a hierarchical neural model that jointly explores indicative representations from the content in turns and the structure of conversations in an end-to-end manner. Extensive experiments on both human-human and human-machine conversations demonstrate the superiority of our proposed model and its potential helpfulness in chatbot response selection.
机译：本文提出了对对话进展的预测研究。具体地，我们估计对话的剩余生命，其被定义为在对话线程中发生的新转弯的计数。虽然以前的最先前的工作重点放在粗粒粒度上，估计将来到的转变为两类，我们研究了细粒度分类，以实现不同长度的剩余寿命。为此，我们提出了一个分层神经模型，共同探讨了来自内容的指示性表示以及以端到端的方式的对话结构。对人类和人机对话的广泛实验表明了我们所提出的模型的优越性及其在聊天响应选择中的潜在助人的乐观。

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