I detta dokument föreslår vi en flerstegsmodell för att upptäcka störningar. Vår metod innehåller förfinade n-gramfunktioner steg för steg från olika ordsekvenser. Först upptäcker vi fyllnadsord. För det andra detekteras redigerade ord med n-gramfunktioner som extraheras från både den ursprungliga texten och fillerfiltrerad text. I det tredje steget, ytterligare n-gram funktioner extraheras från redigera borttagna texter tillsammans med våra nyligen inducerade mellan funktioner för att förbättra redigerad orddetektering. Vi använder Max-Margin Markov Networks (M 3 Ns) som klassificerare med viktad hamming förlust för att balansera precision och återkalla. Experiment på växeln corpus visar att de förfinade n-gram funktioner från flera steg och M 3 Ns med viktad hamming förlust kan avsevärt förbättra prestandan. Vår metod för disfluency detektion uppnår den bästa rapporterade F-poäng 0.841 utan användning av ytterligare resurser.
I REF föreslogs en muiti-steg inlärningsmetod med hjälp av vägt max-marginal markov nätverk (M 3 N).
Disfluency Detection Using Multi-step Stacked Learning
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}