Vi modellerar problemet med disfluency detektion med hjälp av en övergångsbaserad ram, som stegvis konstruerar och etiketterar disfluency bit av inmatning meningar med hjälp av en uppsättning övergångsåtgärder utan syntax information. Jämfört med sekvensmärkningsmetoder kan det fånga icke-lokala bit-nivå funktioner; jämfört med gemensam tolkning och disfluens detektionsmetoder, är det gratis för buller i syntax. Experiment visar att vår modell uppnår state-of-theart F-score på både den allmänt använda engelska växeln testuppsättningen och en uppsättning interna kommenterade kinesiska data.
Den nuvarande state-of-the-art i disfluency detektion använder en övergångsbaserad neural modell arkitektur REF.
Transition-Based Disfluency Detection using LSTMs
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}