《表1 人工标注语料结果：面向任务型多轮对话的粗粒度意图识别方法》

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《面向任务型多轮对话的粗粒度意图识别方法》

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2)对话序列标注模型．在一通对话中，相邻对话之间存在着上下文联系，如果仅考虑单句对话进行意图分类，那么意图识别的效果不尽如人意．所以本文采用BiLSTM-CRF模型来完成对话序列标注任务，将相邻对话联系起来，形成对话块，以达到联系对话上下文的目的．注意到，BiLSTM-CRF模型是一种序列标注模型．在使用模型之前，我们需要定义序列标注标签，用于标注训练语料．本文采用了一种常用的序列标注标签:BIEO标签．其中，B代表对话块开始位置，I代表对话块中间位置，E代表对话块结束位置，O代表无关对话位置．例如，一通对话共有S1到S6句对话，它们的人工标注语料结果如表1所示．