基于多阶段和分层方法的言语行为分类研究  

Research on Speech Act Classification Based on Multi-phase and Hierarchical Approach

作　　者：李嘉[1,2,3] 张朋柱[2] 李欣苗[4] LI Jia;ZHANG Pengzhu;LI Xinmiao(Ease China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China;Shanghai JiaoTong University,Shanghai 200052,China;Chinese Aeronautical Radio Electronics Research Institute,Shanghai 200233,China;Shanghai University of Finance and Economics,Shanghai 200433,China)

机构地区：[1]华东理工大学商学院,上海200237 [2]上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052 [3]中国航空无线电电子研究所,上海200233 [4]上海财经大学信息管理与工程学院,上海200433

出　　处：《信息系统学报》2013年第1期100-113,共14页China Journal of Information Systems

基　　金：国家自然科学基金青年项目“面向在线群体研讨的自动化辅助方法研究”(项目编号:71001038);中央高校基本科研业务费专项资金资助“群体研讨文本的自动摘要与研讨态势可视化研究”(项目编号:WN1022003);2010年上海市“两新”组织和社会建设调研课题“主动把握社会问题舆情态势专题研究:基于信息检索和自然语言处理的方法”和国家自然科学基金青年项目“面向任务的开放式团队创新协同理论与方法研究”(项目编号:71001059).

摘　　要：在面向在线研讨的言语行为分类研究中,前指发言类型(即与当前发言形成回复关系的前一条发言的言语行为类别)是一个非常重要的特征.但是由于在测试集上前指发言类型是未知的,因此如何合理利用前指发言的类型信息就成为一个非常关键的问题.本文以EGlearning语料为例,证实了发言类型的高低层次和分类器的运行顺序对分类效果都有较为显著的影响,并提出了一个基于多阶段分层的分类方法,可以给出一个合理的前指发言层次和分类器运行顺序.在盲测集上的运行结果证实了这组优选的参数能够稳定一致地提高EGlearning语料上各言语行为类别的分类效果.Previous Speech Act(SA)is considered as an important feature in speech act classification.However,how to effectively use previous SA is a critical challenge because it's unknown on test corpus.This paper illustrates that both the level of previous SA and the sequence of running SA classifiers have significant impact on classification effect,and thus proposes a multi-phase and hieratrchical based approach which will suggest a good level of previous SA and a good order of running classifiers..Results on blind test corpus demonstrale that the parameters selected by out approach couldsteadily increase the classification accuracy for each category.

关 键 词：多阶段 分层体系 言语行为 基于转换的学习 支持向量机 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]