Driver visionen för vårt arbete är att ge intelligent, automatiserad hjälp till användare att förstå status för deras e-postsamtal. Vår strategi är att skapa verktyg som gör det möjligt att upptäcka och ansluta tal agerar över e-postmeddelanden. Vi behöver därför en mekanism för att tagga e-postuttalanden med en viss indikation på deras dialogfunktion. Befintliga dialoger fungerar dock taxonomier som används i beräkningslingvistik tenderar att vara alltför uppgifts- eller applikationsspecifika för det breda spektrum av handlingar vi hittar representerade i e-post konversation. Verbal Response Modes (VRM) taxonomi av talakter, allmänt tillämpad för diskursanalys i lingvistik och psykologi, skiljer sig från andra talakt taxonomier genom dess konstruktion från övergripande principer för klassificering, som garanterar universell tillämplighet inom alla områden av diskurs. Taxonomi kategoriserar på två dimensioner, karakteriseras som bokstavlig mening och pragmatisk betydelse. I detta dokument beskriver vi en statistisk klassificering som automatiskt identifierar den bokstavliga meningskategorin av uttalanden med hjälp av VRM-klassificeringen. Vi uppnår en noggrannhet på 60,8 % med hjälp av språkliga egenskaper som härrör från VRM:s riktlinjer för human annotering. Noggrannheten förbättras till 79,8% med hjälp av ytterligare funktioner.
REF utfört tal agera klassificering i e-postmeddelanden efter en verbal respons modes (VRM) tal agera taxonomi.
Classifying speech acts using verbal response modes
{'venue': 'ALTA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}