Tidigare arbete med dialoglagsklassificering har främst fokuserat på täta generativa och diskriminerande modeller. Eftersom den automatiska taligenkänningen (ASR) ofta är bullriga, kan täta modeller generera partiska uppskattningar och överpassning till träningsdata. I det här dokumentet studerar vi sparsamma modelleringsmetoder för att förbättra klassificeringen av dialogakter, eftersom de glesa modellerna har ett kompakt funktionsutrymme, som är robust för buller. För att testa detta undersöker vi olika elementmässigt frekventistiska krympmodeller som lasso, ås och elastiskt nät, samt strukturerade sparhetsmodeller och en hierarkisk sparitetsmodell som bäddar in beroendestrukturen och interaktionen mellan lokala funktioner. I våra experiment på en verklig datauppsättning, när vi utökar N - bästa ord- och telefonnivå ASR-hypoteser med förvirrade nätverksfunktioner, får vår bästa sparsamma log-linjära modell en relativ förbättring på 19,7% över en regelbaserad baslinje, en 3,7% signifikant förbättring jämfört med en traditionell icke-sparse log-linjär modell, och överträffar en state-of-theart SVM-modell med 2,2%.
I REF studera användningen av elementvisa, gruppvisa och hierarkiska sparitetsmodeller för dialoghandlingsklassificering.
An empirical investigation of sparse log-linear models for improved dialogue act classification
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}