A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Ranking Multiple Dialogue States by Corpus Statistics to Improve Discourse Understanding in Spoken Dialogue Systems Classificação de vários estados de diálogo por estatísticas de corpus para melhorar a compreensão do discurso em sistemas de diálogo falado

Ryuichiro HIGASHINAKA, Mikio NAKANO

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Resumo:

Este artigo discute o processo de compreensão do discurso em sistemas de diálogo falado. Este processo permite que um sistema compreenda as declarações do usuário a partir do contexto de um diálogo. A ambigüidade nas declarações do usuário causada por múltiplas hipóteses de reconhecimento de fala e resultados de análise às vezes torna difícil para um sistema decidir sobre uma única interpretação da intenção do usuário. Como solução, foi proposta a ideia de reter interpretações possíveis como múltiplos estados de diálogo e resolver a ambiguidade usando declarações de usuário sucessivas. Embora esta abordagem tenha provado melhorar a precisão da compreensão do discurso, são necessárias regras cuidadosamente criadas à mão para classificar com precisão os estados do diálogo. Este artigo propõe classificar automaticamente vários estados de diálogo usando informações estatísticas obtidas de corpora de diálogo. Os resultados experimentais nos domínios de reserva de passagens de trem e serviço de informações meteorológicas mostram que as informações estatísticas podem melhorar significativamente a precisão da classificação dos estados de diálogo, bem como a precisão dos slots e a taxa de erro de conceito dos estados de diálogo mais bem classificados.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.9 pp.1771-1782
Data de publicação
2009/09/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.1771
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Processamento de Linguagem Natural

autores

Palavra-chave