För uppgiften att känna igen dialogakter tillämpar vi maskininlärningsalgoritmen Transformation-Based Learning (TBL). För att kringgå ett glest dataproblem utvinner vi värden av välmotiverade inslag i uttalanden, såsom talarriktning, interpunktionstecken och en ny funktion som kallas dialoghandlingssignaler, som vi finner vara mer effektiva än köfraser och ord n-gram i praktiken. Vi presenterar strategier för att bygga upp en uppsättning dialoger automatiskt genom att minimera entropin i fördelningen av dialoger i ett utbildningsorgan, filtrera bort irrelevanta dialoger och samla semantiskt relaterade ord. För att ta itu med begränsningarna i TBL inför vi dessutom en Monte Carlo-strategi för effektiv utbildning och en kommittémetod för att beräkna förtroendeåtgärder. Dessa idéer kombineras i vår arbetsimplementation, som anger data som hålls ut lika exakt som alla andra rapporterade system för dialog agera taggning uppgift.
En annan inlärningsmetod som tillämpas på dialog agerar modellering genom Ref använder transformationsbaserat lärande över ett antal talesätt, inklusive tallängd, talarsväng och dialog agerar taggar av angränsande uttalanden.
Dialogue Act Tagging with Transformation-Based Learning
{'venue': 'COLING-ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}