Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Identifying Agreement and Disagreement in Conversational Speech: Use of Bayesian Networks to Model Pragmatic Dependencies"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We describe a statistical approach for modeling agreements and disagreements in conversational interaction. Our approach first identifies adjacency pairs using maximum entropy ranking based on a set of lexical, durational, and structural features that look both forward and backward in the discourse. We then classify utterances as agreement or disagreement using these adjacency pairs and features that represent various pragmatic influences of previous agreement or disagreement on the current utterance. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Identifying High-Impact Sub-Structures for Convolution Kernels in Document-level Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "Identifying Generic Noun Phrases"

Báo cáo khoa học: "Identifying Text Polarity Using Random Walks"

Báo cáo khoa học: "Identifying Non-explicit Citing Sentences for Citation-based Summarization"

Báo cáo khoa học: "Aspect Ranking: Identifying Important Product Aspects from Online Consumer Reviews"

Báo cáo khoa học: "Identifying Word Translations from Comparable Corpora Using Latent Topic Models"

Báo cáo khoa học: "Identifying Noun Product Features that Imply Opinions"

Báo cáo khoa học: "Identifying Sarcasm in Twitter: A Closer Look"

Báo cáo khoa học: "Identifying the Semantic Orientation of Foreign Words"

Báo cáo khoa học: "Jointly Identifying Temporal Relations with Markov Logic"
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.