Vi beskriver ett datadrivet tillvägagångssätt för att bygga tolkningsbara diskursstrukturer för tidsschemasdialoger. Vi representerar diskursstrukturer som huvudträd och modellerar dem med probabilistiska huvuddrivna tolkningstekniker. Vi visar att dialog-baserade funktioner om turn-taking och domän specifika mål har en stor positiv inverkan på prestanda. Vår bästa modell uppnår en fscore på 43,2 % för märkta samtalsrelationer och 67,9 % för omärkta samtal, vilket avsevärt slår en högergrenad baslinje som använder de vanligaste relationerna.
REF representerade diskursstrukturer som huvudträd och modellerade dem med probabilistiska huvuddrivna tolkningstekniker.
Probabilistic Head-Driven Parsing For Discourse Structure
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}