Vi presenterar villkorliga Random Fields-baserade tillvägagångssätt för att upptäcka avtal/oenighet mellan talare i engelsk TV-samtalsshower. Vi utvecklar notationsstrategier för en mängd olika språkliga fenomen. Olika lexiska, strukturella, durationella och prosodiska egenskaper utforskas. Vi jämför prestandan när du använder funktioner som extraherats från automatiskt genererade annoteringar mot det när du använder mänskliga annoteringar. Vi undersöker effektiviteten av att lägga till prosodiska funktioner på toppen av lexiska, strukturella och durationella funktioner. Eftersom träningsdatan är mycket obalanserad, utforskar vi två provtagningsmetoder, slumpmässig nedsampling och nedsampling av ensembler. Sammantaget uppnår vår strategi 79,2 % (precision), 50,5 % (återkallande), 61,7 % (F1) för detektering av avtal och 69,2 % (precision), 46,9 % (återkallande), och 55,9 % (F1) för detektering av oenighet, på den engelska sändningen konversationsdata.
REF identifierar överenskommelse och oenighet på engelska med villkorade slumpmässiga fält.
Detection of Agreement and Disagreement in Broadcast Conversations
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}