I den här artikeln presenterar vi en halvövervakad metod för automatisk talaktsigenkänning i e-post och forum. Den stora utmaningen med denna uppgift beror på brist på märkta data i dessa två genrer. Vår metod utnyttjar märkta data i databasen Telefon-DAMSL och Meeting Recorder Dialog Act och tillämpar enkla domänanpassningstekniker över en stor mängd omärkta e-post- och forumdata för att ta itu med detta problem. Vår metod använder automatiskt extraherade funktioner som fraser och beroende träd, kallas subtree funktioner, för halvövervakad inlärning. Empiriska resultat visar att vår modell är effektiv i e-post och forum talakt erkännande.
Det arbete som är närmast relaterat till vår forskning är REF:s forskning om halvövervakad talaktsigenkänning i både e-post och forum.
Semi-supervised Speech Act Recognition in Emails and Forums
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}