Vi utforskar uppgiften att automatiskt klassificera dialogakter i 1-on-1 chattforum, ett allt populärare sätt att tillhandahålla kundservice. I synnerhet undersöker vi effektiviteten av olika funktioner och maskininlärare för denna uppgift. Medan en enkel bag-of-words metod ger en solid baslinje, vi finner att lägga till information från dialog struktur och inter-utterance beroende ger en viss ökning av prestanda; inlärare som står för sekventiella beroenden (CRF) visar de bästa resultaten. Vi rapporterar våra resultat från testning med hjälp av en corpus av chatt dialoger som härrör från online shopping kund-feedback data.
REF studerar uppgiften att övervaka klassificeringen av dialoger i en-till-en online chats inom shoppingdomänen.
Classifying Dialogue Acts in One-on-One Live Chats
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}