Vi föreslår den första oövervakade strategin för problemet med att modellera dialogen på ett öppet område. Utbildad på en corpus av bullriga Twitter-samtal, vår metod upptäcker dialog agerar genom att samla råa uttalanden. Eftersom den förklarar dessa handlingars sekventiella beteende, kan den lärda modellen ge insikt i formen av kommunikation i ett nytt medium. Vi tar itu med utmaningen att utvärdera den framväxande modellen med en kvalitativ visualisering och en inre konversation beställning uppgift. Detta arbete är inspirerat av en corpus av 1,3 miljoner Twitter samtal, som kommer att göras allmänt tillgängliga.
Ref anser att uppgiften att upptäcka dialog fungerar genom att klumpa ihop de råa uttalandena.
Unsupervised Modeling of Twitter Conversations
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}