Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Modeling Latent Biographic Attributes in Conversational Genres"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

This paper presents and evaluates several original techniques for the latent classification of biographic attributes such as gender, age and native language, in diverse genres (conversation transcripts, email) and languages (Arabic, English). First, we present a novel partner-sensitive model for extracting biographic attributes in conversations, given the differences in lexical usage and discourse style such as observed between same-gender and mixedgender conversations. Then, we explore a rich variety of novel sociolinguistic and discourse-based features, including mean utterance length, passive/active usage, percentage domination of the conversation, speaking rate and filler word usage. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Fast Syntactic Analysis for Statistical Language Modeling via Substructure Sharing and Uptraining"

Báo cáo khoa học: "Discriminative Pronunciation Modeling: A Large-Margin, Feature-Rich Approach"

Báo cáo khoa học: "Modeling Review Comments"

Báo cáo khoa học: "Aspect Extraction through Semi-Supervised Modeling"

Báo cáo khoa học: "Mining Entity Types from Query Logs via User Intent Modeling"

Báo cáo khoa học: "Modeling Topic Dependencies in Hierarchical Text Categorization"

Báo cáo khoa học: "Automatic Event Extraction with Structured Preference Modeling"

Báo cáo khoa học: "Modeling Sentences in the Latent Space"

Báo cáo khoa học: "Modeling the Translation of Predicate-Argument Structure for SMT"

Báo cáo khoa học: "Large-Scale Syntactic Language Modeling with Treelets"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.