Vi beskriver ett statistiskt tillvägagångssätt för modellering av dialoger i konversationstal, dvs. talakt-liknande enheter som Statement, Question, Backchannel, Agreement, Disconsensus och Apologi. Vår modell upptäcker och förutspår dialoghandlingar baserade på lexikala, collocationala och prosodiska signaler, samt på dialogaktens diskurskonsistens. Dialogmodellen bygger på att behandla diskursstrukturen i ett samtal som en dold Markovmodell och den individuella dialogen fungerar som observationer från modellstaterna. Begränsningar av den troliga sekvensen av dialogakter modelleras genom en dialogakt n-gram. Den statistiska dialogen grammatik kombineras med ord n-gram, beslut träd, och neurala nätverk modellera idiosynkratiska lexiska och prosodiska manifestationer av varje dialog handling. Vi utvecklar en probabilistisk integration av taligenkänning med dialogmodellering, för att förbättra både taligenkänning och dialog agerar klassificeringsnoggrannhet. Modeller tränas och utvärderas med hjälp av en stor handmärkt databas med 1.155 konversationer från Växeln med spontant mänskligt-till-mänskligt tal. Vi har uppnått god dialogakt som anger exakthet (65 % baserat på felaktiga, automatiskt igenkända ord och prosody, och 71 % baserat på ordutskrifter, jämfört med en slumpmässig utgångsnoggrannhet på 35 % och mänsklig noggrannhet på 84 %) och en liten minskning av ordigenkänningsfel.
REF använder HMM för dialogmodellering, där sekvenser av observationer motsvarar sekvenser av dialogakter.
Dialogue Act Modeling for Automatic Tagging and Recognition of Conversational Speech