Vi beskriver ett statistiskt tillvägagångssätt för modellering av avtal och meningsskiljaktigheter i samtalssamverkan. Vår strategi identifierar först adjacency par med maximal entropy ranking baserad på en uppsättning lexical, durational, och strukturella egenskaper som ser både framåt och bakåt i diskursen. Vi klassificerar sedan uttalanden som överenskommelser eller meningsskiljaktigheter med hjälp av dessa adjacency par och egenskaper som representerar olika pragmatiska influenser från tidigare överenskommelse eller oenighet om det nuvarande uttalandet. Vår strategi uppnår 86,9% noggrannhet, en 4,9% ökning jämfört med tidigare arbete.
REF använde en statistisk metod, med Bayesianska nätverk för att modellera avtal och meningsskiljaktigheter i samtalssamverkan.
Identifying Agreement And Disagreement In Conversational Speech: Use Of Bayesian Networks To Model Pragmatic Dependencies
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}