Vi presenterar en metod för oövervakad ämnesmodellering som anpassar metoder som används i dokumentklassificering (Blei et al., 2003; Griffiths and Steyvers, 2004) till osegmenterade flerpartidiskurser. Vi visar hur Bayesian inference i denna generativa modell kan användas för att samtidigt ta itu med problemen med ämnessegmentering och ämnesidentifiering: automatiskt segmentera flerpartsmöten i aktuella sammanhängande segment med prestanda som väl kan jämföras med tidigare oövervakade segmenteringsmetoder (Galley et al., 2003) samtidigt extrahera ämnen som klassas högt när de bedöms för samstämmighet av mänskliga domare. Vi visar också att denna metod verkar robust när det gäller fel i dialog och taligenkänning utanför ämnesområdet.
På senare tid har REF också föreslagit en metod för oövervakad ämnesmodellering för att behandla både ämnessegmentering och identi-486 fication.
Unsupervised Topic Modelling For Multi-Party Spoken Discourse
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}