基于多阶段和分层方法的言语行为分类研究

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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E—learning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E—learning语料上各言语行为类别的分类效果。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/89690X/201301/46481553.html

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关键词：Learning earning Learn cqvip Earn 多阶段 分层体系 言语行为 基于转换的学习 支持向量机