Abstrakt. Beslutsfattande är en viktig aspekt av möten i organisatoriska sammanhang, och arkiv över mötesinspelningar utgör en värdefull informationskälla om de beslut som fattas. Standardverktyg som uppspelning och sökordssökning är dock inte tillräckliga för att hitta beslutspunkter från mötesarkiv. I detta dokument presenterar vi AMI DecisionDetector, ett system som automatiskt upptäcker och belyser var de beslutsrelaterade samtalen är. I detta dokument tillämpar vi de modeller som utvecklats i vårt tidigare arbete [1], som upptäcker beslutsrelaterade dialogakter (DA) från delar av utskrifter som manuellt har kommenterats som utdragsvärd, till uppgiften att upptäcka beslutsrelaterade DAs och ämnessegment direkt från fullständiga utskrifter. Resultat visar att vi behöver kombinera funktioner som utvunnits från flera kunskapskällor (t.ex. lexikal, prosodisk, DA-relaterad och aktuell klass) för att ge modellen med högsta precision. Vi har tillhandahållit en kvantitativ redogörelse för funktionsklasseffekterna. Eftersom vårt slutliga mål är att driva AMI DecisionDetector på ett helt automatiskt sätt, undersöker vi också effekterna av att använda automatiskt genererade funktioner, till exempel 5-klass DA funktioner som erhållits i [2].
Med hjälp av AMI Meeting Corpus försöker Hsueh och REF identifiera dialogakterna i ett mötesprotokoll som är "beslutsrelaterat".
Automatic Decision Detection in Meeting Speech
{'venue': 'In Proc. of MLMI 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}