Semantic Features for Dialogue Act Recognition

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F15%3A43927219" target="_blank" >RIV/49777513:23520/15:43927219 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25789-1_15" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25789-1_15</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25789-1_15" target="_blank" >10.1007/978-3-319-25789-1_15</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Semantic Features for Dialogue Act Recognition

Popis výsledku v původním jazyce

Dialogue act recognition commonly relies on lexical, syntactic, prosodic and/or dialogue history based features. However, few approaches exploit semantic information. The main goal of this paper is thus to propose semantic features and integrate them into a dialogue act recognition task to improve the recognition score. Three different feature computation approaches are proposed, evaluated and compared: Latent Dirichlet Allocation and the HAL and COALS semantic spaces. An interesting contribution is that all the features are created without any supervision. These approaches are evaluated on a Czech dialogue corpus. We experimentally show that all proposed approaches significantly improve the recognition accuracy

Název v anglickém jazyce

Semantic Features for Dialogue Act Recognition

Popis výsledku anglicky

Dialogue act recognition commonly relies on lexical, syntactic, prosodic and/or dialogue history based features. However, few approaches exploit semantic information. The main goal of this paper is thus to propose semantic features and integrate them into a dialogue act recognition task to improve the recognition score. Three different feature computation approaches are proposed, evaluated and compared: Latent Dirichlet Allocation and the HAL and COALS semantic spaces. An interesting contribution is that all the features are created without any supervision. These approaches are evaluated on a Czech dialogue corpus. We experimentally show that all proposed approaches significantly improve the recognition accuracy

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Third International Conference on Statistical Language and Speech Processing (SLSP 2015)

ISBN

978-3-319-25788-4

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

153-163

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Budapest

Datum konání akce

24. 11. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—