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摘要
对话情感诱因片段抽取旨在从对话历史中抽取出诱发目标情感表达的原因片段，在情感对话系统中起到枢纽的作用。然而，已有方法抽取出的诱因片段仍存在话轮定位错误、边界识别错误等亟待解决的问题。为此，提出了一种多层面语义结构增强的对话情感诱因片段抽取方法。该方法基于篇章层面的指代结构，增强对诱因片段所处话轮的定位；基于句子层面的句法结构，增强对诱因片段边界的识别。首先，依据预处理后的语义结构及对话内容特征表示，使用图注意力网络分别在词符级别与话轮级别构图、建模对话，并通过双仿射机制促进两种级别构图的交互与融合，从而获得结构增强的语义综合表示；然后，使用线性层抽取诱因片段。在两个公开数据集上进行实验，结果表明，与基准模型相比，该模型的F1值和EMpos值最高分别提升了2.42%和2.26%;同时，在F1pos和EMpos指标上的性能均优于其他基线模型，且该模型也能有效兼容话轮级别的对话情感诱因蕴含。
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