Denna artikel fokuserar på analys och förutsägelse av korrigeringar, definieras som varv där en användare försöker korrigera ett tidigare fel som gjorts av ett talat dialogsystem. Vi beskriver vårt märkningsförfarande för olika rättelser och statistiska analyser av deras egenskaper i en corpus som samlats in från ett tåginformationspratat dialogsystem. Vi presenterar sedan resultat av maskininlärning experiment som utformats för att identifiera användare korrigeringar av taligenkänning fel. Vi undersöker den prediktiva kraften av funktioner som automatiskt kan beräknas från prosody av turn, taligenkänningsprocessen, experimentella förhållanden, och dialog historia. Våra bäst presterande funktioner minskar klassificeringsfelet från 25 basvärden. 70-28,99 % till 15,72 %. - Vad är det för fel på dig?
REF identifiera användarkorrigeringar av systemets igenkänningsfel från talprosody, ASR-säkerhetspoäng och dialoghistorik.
Characterizing and Predicting Corrections in Spoken Dialogue Systems
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}