Abstract-This paper handlar om automatiskt erkännande av dialogakter (DA) i flerpartssamtal. Vi presenterar en gemensam generativ modell för DA-igenkänning där segmentering och klassificering av DA genomförs parallellt. Vår inställning till DA erkännande bygger på en växlande dynamisk Bayesian nätverk (DBN) arkitektur. Denna generativa metod modellerar en uppsättning funktioner, relaterade till lexiskt innehåll och prosody, och innehåller en viktad interpolerad faktoriserad språkmodell. Byte DBN samordnar igenkänningsprocessen genom att integrera komponentmodellerna. Den faktoriserade språkmodellen, som uppskattas från flera konversationsdata corpora, används tillsammans med ytterligare uppgiftsspecifika språkmodeller. I samband med denna gemensamma generativa modell har vi också undersökt användningen av en diskriminerande metod, baserad på villkorliga slumpmässiga fält, för att utföra en omklassificering av de segmenterade DAs. Vi har utfört experiment på AMI corpus multimodala mötesinspelningar, med hjälp av både manuellt transkriberat tal, och utdata från en automatisk taligenkänning, och med hjälp av olika konfigurationer av den generativa modellen. Våra resultat indikerar att systemet fungerar bra både på referens och helautomatiska transkriptioner. En ytterligare betydande förbättring av igenkänningsnoggrannheten uppnås genom tillämpning av den diskriminativa omklassificeringsmetoden baserad på villkorliga slumpmässiga fält. Index Terms-AMI corpus, villkorat slumpmässigt fält (CRF), dialogakt (DA), dynamiskt Bayesian nätverk (DBN), interpolated factored language model (FLM).
REF känner automatiskt igen dialogakter i flerpartssamtal.
Recognition of Dialogue Acts in Multiparty Meetings Using a Switching DBN
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}