Topic Identification based on Bayesian Belief Networks in the context of an Air Traffic Control Task
Fernando Fernández-Martínez, Luis Fernando D’Haro, Javier Ferreiros, Juan Manuel Montero, Rubén San-Segundo · RUA, Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante (Universidad de Alicante) · 2005
En este artículo presentamos una tarea de identificación de tópico basada en Redes Bayesianas. Estas redes son entrenadas a partir de los conceptos semánticos que se han etiquetado para cada frase a procesar y que han sido definidos por un experto en el dominio de aplicación. Los tópicos a identificar se corresponden con las cinco posiciones de control disponibles en un aeropuerto. Se ha llevado a cabo una evaluación basada en bloques de frases. Obtenemos una tasa de error de identificación de bloque del 3.5% para un esquema de evaluación ‘winner takes all’ usando un tamaño de 5 frases por bloque. Finalmente, comparamos los resultados obtenidos con una estrategia basada en un clasificador Bayesiano para el que tomamos como vector de parámetros las perplejidades resultantes de aplicar un modelo de lenguaje de tipo trigrama específico para cada uno de los tópicos. Los resultados obtenidos demuestran la importancia de considerar el orden de aparición de la información y la necesidad de incluirla en las Redes Bayesianas en futuros trabajos.