I e-post konversationsanalys, är det ofta användbart att spåra avsikterna bakom varje meddelande utbyte. I detta dokument, vi överväga klassificering av e-postmeddelanden om huruvida de innehåller vissa avsikter eller e-akter, såsom "föreslå ett möte" eller "gå med på en uppgift". Vi visar att utnyttjandet av den kontextuella informationen i meddelanden kan märkbart förbättra e-akt klassificering. Mer specifikt beskriver vi en kombination av n-gram sekvens funktioner med noggrann meddelande förbehandling som är mycket effektiv för denna uppgift. Jämfört med en tidigare studie minskar denna representation klassificeringsfelfrekvensen med i genomsnitt 26,4%. Slutligen introducerar vi Ciranda: en ny öppen källkod verktygslåda för e-post tal agera förutsägelse.
Detta motiverar arbetet med Carvalho REF ) som beskriver en NLP technic baserad på Ngrams för att klassificera "email talakter", såsom "föreslå ett möte" eller "gå med på en uppgift".
Improving "Email Speech Acts" Analysis Via N-Gram Selection
{'venue': 'Workshop On Analyzing Conversations In Text And Speech', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}