Vårt mål är att identifiera de funktioner som förutsäger förekomsten och placeringen av diskurser i handledningsförklaringar för att underlätta den automatiska generationen av förklaringar. Tidigare försök att utforma regler för textgenerering baserades på intuition eller ett litet antal konstruerade exempel. Vi tillämpar ett maskininlärningsprogram, C4.5, för att framkalla beslutsträd för köförekomst och placering från en corpus av data kodad för en mängd olika funktioner som tidigare ansågs påverka köanvändning. Våra experiment gör att vi kan identifiera de funktioner med mest prediktiv kraft, och visa att maskininlärning kan användas för att inducera beslut träd användbara för textgenerering. Discourse cues är ord eller fraser, till exempel därför att, först, och även om, som markerar strukturella och semantiska relationer mellan diskurs entiteter. De spelar en avgörande roll i många diskurser bearbetningsuppgifter, inklusive plan erkännande (Litman och Allen, 1987), text förståelse (Cohen, 1984; Hobbs, 1985; Mann och Thompson, 1986; Reichman-Adar, 1984) och anaphora resolution (Grosz och Sidner, 1986). Dessutom visar forskning inom läsförståelse att välgörande användning av köer förbättrar förståelse och återkallande (Goldman, 1988), men att deras urskillningslösa användning kan ha skadliga effekter på återkallande (Millis, Graesser, och Haberlandt, 1993). Vårt mål är att identifiera allmänna strategier för köanvändning som kan implementeras för automatisk textgenerering. Ur generationsperspektivet består användningen av köer av tre distinkta, men inbördes relaterade problem: (1) förekomst: huruvida man ska inkludera en signal i den genererade texten, (2) Souza, 1990; Vander Linden och Martin, 1995). Andra hypoteser om cue-användning härrör från arbetet med diskurskonsistens och struktur. Tidigare forskning (Hobbs, 1985; Grosz och Sidner, 1986; Schiffrin, 1987; Mann och Thompson, 1988; Elhadad och McKeown, 1990), som har varit till stor del beskrivande, tyder på faktorer såsom strukturella drag i diskursen (t.ex. nivå av inbäddning och segment komplexitet), avsiktliga och informativa relationer i denna struktur, ordning av relata, och syntaktisk form av diskurs väljare. Moser och Moore (1995; 1997) kodade en corpus av naturligt förekommande tutorial förklaringar för de olika funktioner som identifierats i tidigare arbete. Eftersom de också var intresserade av kontrasten mellan förekomst och icke-förekomst av signaler, de uttömmande kodade för alla de faktorer som anses bidra till köanvändning i hela texten. Från sin studie, Moscr och Moore identifierade flera intressanta korrelationer mellan särskilda funktioner och specifika aspekter av köanvändning, och kunde testa specifika hypoteser från hterature som baserades på konstruerade exempel. I denna uppsats fokuserar vi på cue förekomst och placering, och presenterar en empirisk studie av hypoteser från tidigare forskning, som aldrig systematiskt har utvärderats med naturligt förekommande data. Wc använder ett maskininlärningsprogram, C4.5 (Quinlan, 1993), på taggade corpus av Moser och Moore för att framkalla beslut träd. Antalet kodade funktioner och deras interaktioner gör den manuella konstruktionen av regler som förutsäger förekomst och placering till en svåråtkomlig uppgift. Våra resultat bekräftar till stor del förslagen från hterature, och förtydligar dem genom att highhghghing de mest inflytelserika funktioner för en viss uppgift. Discourse struktur, både när det gäller segment struktur och nivåer av inbäddning, påverkar kö händelse mest; avsiktliga relationer spelar också en viktig roll. För cue placering är de viktigaste faktorerna syntaktisk struktur och segment komplexitet. Tidningen är organiserad enligt följande. I Avsnitt 2 diskuterar vi tidigare forskning mer i detalj. Avsnitt 3 ger en översikt över Moser och Moores kodningsschema. I Avsnitt 4 presenterar vi våra inlärningsförsök, och i Avsnitt 5 diskuterar vi våra resultat och avslutar. 80 Försäkringstekniska avsättningar för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag)
Med hjälp av C4.5, författarna till REF ) identifiera de funktioner som förutsäger förekomsten och positionen av diskurs markörer i handledning förklaringar.
Learning Features That Predict Cue Usage
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}