Vi beskriver ett statistiskt tillvägagångssätt för modellering av avtal och meningsskiljaktigheter i samtalssamverkan. Vår strategi identifierar först adjacency par med maximal entropy ranking baserad på en uppsättning lexical, durational, och strukturella egenskaper som ser både framåt och bakåt i diskursen. Vi klassificerar sedan uttalanden som överenskommelser eller meningsskiljaktigheter med hjälp av dessa adjacency par och egenskaper som representerar olika pragmatiska influenser från tidigare överenskommelse eller oenighet om det nuvarande uttalandet. Vår strategi uppnår 86,9% noggrannhet, en 4,9% ökning jämfört med tidigare arbete.
Galley m.fl. beskrev ett statistiskt tillvägagångssätt för modellering av avtal och meningsskiljaktigheter i samtalssamverkan, och klassificerade uttalanden som överenskommelse eller oenighet genom att använda adjacency par och funktioner som representerar olika pragmatiska influenser från tidigare avtal eller meningsskiljaktigheter till målet uttalande REF.
Identifying Agreement And Disagreement In Conversational Speech: Use Of Bayesian Networks To Model Pragmatic Dependencies
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}