面向埃及阿拉伯语对话理解
计算与语言
2015-09-11 v1
摘要
标注用户话语以理解其意图称为对话行为(DA)分类，其被视为自动对话系统对话语言理解层的关键角色。本文提出一种新方法，使用机器学习(ML)方法对埃及自发对话与即时消息的用户话语进行标注，不依赖任何特殊词典、线索或规则。由于缺乏埃及方言对话语料库，系统通过多领域语料评估，该语料包含4725条话语，涵盖三个领域，从埃及呼叫中心手动收集与标注。系统在所有领域上取得70.36%的F1分数。
引用
@article{arxiv.1509.03208,
title = {Towards Understanding Egyptian Arabic Dialogues},
author = {Abdelrahim A Elmadany and Sherif M Abdou and Mervat Gheith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.03208},
year = {2015}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1505.03081