Vi anser klassificering av e-postmeddelanden om huruvida de innehåller vissa "e-posthandlingar", såsom en begäran eller ett åtagande. Vi visar att utnyttja den sekventiella korrelationen mellan e-postmeddelanden i samma tråd kan förbättra e-akt klassificering. Mer specifikt beskriver vi en ny textklassificeringsalgoritm baserad på en beroendenätverksbaserad kollektiv klassificeringsmetod, där de lokala klassificeringarna är maximala entropimodeller baserade på ord och vissa relationsegenskaper. Vi visar att statistiskt signifikanta förbättringar över en bag-of-words baslinje klassificering kan erhållas för vissa, men inte alla, e-akt klasser. Prestandaförbättringar som uppnås genom kollektiv klassificering verkar vara konsekventa i många e-postmeddelanden som föreslås av föregående tal-akt teori.
Carvalho och Cohen presenterar en beroende-nätverksbaserad kollektiv klassificeringsmetod för att klassificera e-posttalakter REF.
On the collective classification of email "speech acts"
{'venue': "SIGIR '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}