De flesta talade dialogsystem är baserade på tal grammatik och ram/slot semantik. De semantiska beskrivningarna av inmatningsanföranden definieras vanligen ad-hoc utan förmåga att generalisera utanför måldomänen eller att lära av kommenterade corpora. Det tillvägagångssätt vi föreslår i detta dokument utnyttjar maskininlärning av ramsemantik och lånar sin teoretiska modell från beräkningslingvistik. Medan traditionella automatiska semantiska rollmärkningsmetoder på skrivna texter kanske inte fungerar lika bra på talade dialogrutor, visar vi framgångsrika experiment på sådan anpassning. Därför designar och utvärderar vi automatiska FrameNet-baserade tolkar både för engelska skrivna texter och för italienska dialoguttalanden. Resultaten visar att disfluenser av dialogdata inte allvarligt skadar prestanda. Dessutom räcker en liten uppsättning av FrameNet-liknande manuella annoteringar för att realisera korrekt semantisk rollmärkning på måldomänerna för typiska dialogsystem.
REF utnyttjar maskininlärning av ramsemantik på talade dialogrutor.
Shallow Semantic Parsing for Spoken Language Understanding
{'venue': 'HLT-NAACL, Companion Volume: Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}