Vi presenterar en gemensam modelleringsmetod för att identifiera viktiga diskussionspunkter vid talade möten samt för att märka samtalsrelationerna mellan talarna. En variation av vår modell diskuteras också när diskursen relationer behandlas som latenta variabler. Experimentella resultat på två populära möten corpora visar att vår gemensamma modell kan överträffa state-of-the-art metoder för både frasbaserat innehåll urval och diskurs relation förutsägelse uppgifter. Vi utvärderar också vår modell för att förutsäga konsekvensen mellan teammedlemmarnas förståelse för deras gruppbeslut. Klassificerare som är utbildade med funktioner konstruerade från vår modell uppnår betydligt bättre prediktiv prestanda än toppmoderna.
I REF infördes en gemensam modell för att identifiera viktiga diskussionspunkter vid talade möten och för att märka samtalsrelationer.
Joint Modeling of Content and Discourse Relations in Dialogues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}