Графовые модели для контекстного прогнозирования намерений в диалоговых системах

В статье представлена инновационная методология прогнозирования намерений в диалоговых системах на основе графового подхода. Методология заключается в создании графовых структур, представляющих диалоги, с целью отображения контекстной информации. На основе анализа результатов, полученных на различных наборах данных с открытым и закрытым доменом, авторы демонстрируют, что использование графовых моделей в сочетании с текстовыми энкодерами существенно повышает точность прогнозирования намерений. Основное внимание уделяется исследованию влияния различных графовых архитектур и энкодеров на производительность предложенного подхода. Экспериментальные результаты подтверждают превосходство графовых подходов по метрикам точности и вычислительных ресурсов над другими методами по метрике Recall@k(MAR). Данная работа раскрывает новое направление в предсказании намерений в диалоговых системах с использованием графов, внося важный вклад в область обработки естественного языка и машинного обучения.