Det är ofta användbart att klassificera e-post enligt avsändarens avsikt (t.ex. "föreslå ett möte", "lämna information"). Vi presenterar experimentella resultat i att lära sig att klassificera e-post på detta sätt, där varje klass motsvarar ett verbnomen par tagna från en fördefinierad ontologi som beskriver typiska "e-poströsthandlingar". Vi visar att även om detta kategoriseringsproblem skiljer sig ganska mycket från den "topiska" textklassificeringen, kan vissa kategorier av meddelanden ändå upptäckas med hög precision (över 80 %) och rimligt återkallande (över 50 %) med hjälp av befintliga inlärningsmetoder för textklassificering. Detta resultat tyder på att användbara verktyg för att spåra uppgifter skulle kunna konstrueras på grundval av automatisk klassificering i denna taxonomi.
Författarna till REF använde textklassificeringsmetoder för att upptäcka "e-poströsthandlingar".
Learning To Classify Email Into "Speech Acts"
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}