I detta dokument presenteras en metod för maskininlärning för att skapa oklarheter i dialogen. Vi tar fram en uppsättning heuristiska principer från ett corpusbaserat prov och formulerar dem som probabilistiska Hornklausuler. Vi använder sedan predikaten för sådana klausuler för att skapa en uppsättning domänoberoende funktioner för att kommentera en inmatningsdatauppsättning, och köra två olika maskininlärningsalgoritmer: SLIPPER, en regelbaserad inlärningsalgoritm, och TiMBL, ett minne-baserat system. Båda eleverna presterar bra, vilket ger liknande framgångar på ca 90%. Resultaten visar att de egenskaper i vilka vi formulerar våra heuristiska principer har betydande prediktiv kraft, och att regler som liknar våra Hornklausuler kan läras automatiskt från dessa egenskaper.
Författare i REF ] extraherar en uppsättning heuristiska principer från ett corpus-baserat prov och formulerar dem som probabilistiska Hornklausuler.
Classifying Ellipsis In Dialogue: A Machine Learning Approach
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}