Analysis of the Dirichlet Process Mixture Model with Application to Dialogue Act Classification
Alireza Riyahi Bakhtiari · Corpus Université Laval (Université Laval) · 2011
La reconnaissance des intentions de l’utilisateur est l’un des problèmes les plus difficiles dans la conception des systèmes de dialogues. Ces intentions sont généralement codés en termes d’actes de dialogue, où un rôle fonctionnel est attribué à chaque énoncé d’une conversation. L’annotation manuelle des actes de dialogue est généralement coûteuse et prends du temps, il y a donc un grand intérêt à plutôt annoter automatiquement des corpus de dialogue. Dans ce mémoire, nous proposons une approche non paramétrique bayésienne pour la classification automatique des actes de dialogue. Nous utilisons les mélanges par processus de Dirichlet (DPMM), dans lesquels chacune des composantes est déterminée par une distribution de Dirichlet-multinomial. Deux nouvelles approches pour l’estimation des hyperparamètres dans ces distributions sont introduites. Les résultats de l’application de ce modèle au corpus DIHANA montre que la DPMM peut récupérer le nombre réel d’étiquettes en haute précision.