För att kunna göra en korrekt översättning av ett uttalande i en dialog behöver systemet i vissa fall olika uppgifter om sammanhanget. I detta dokument föreslår vi en statistisk dialoganalysmodell baserad på talakter för koreansk-engelska dialog maskinöversättning. Modellen använder syntaktiska mönster och N-gram som speglar dialogernas hierarkiska diskursstrukturer. Det syntaktiska mönstret inkluderar syntaktiska funktioner som är relaterade till språkberoende uttryck av talakter. N-grammet av tal agerar baserat på hierarkisk recensus approximerar sammanhanget. Våra experimentella resultat med trigram visade att den föreslagna modellen uppnådde 78,59 % noggrannhet för den bästa kandidaten och 99,06 % för de fyra bästa kandidaterna trots att storleken på tränings corpus är relativt liten. Den föreslagna modellen kan integreras med andra metoder för en effektiv och robust analys av dialoger.
Ett syntaktiskt mönster består av de valda syntaktiska dragen i ett uttalande, som sedan ungefär motsvarar uttalandet REF.
A Dialogue Analysis Model With Statistical Speech Act Processing For Dialogue Machine Translation