| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Unsupervised Modeling of Twitter Conversations (PDF, 291 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Ritter, Alan; Rechercher : Cherry, Colin1; Rechercher : Dolan, Bill |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Human Language Technologies: The 11th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistic, June 1-6, 2010, Los Angeles, California |
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| Résumé | Nous proposons la première méthode non supervisée de résolution du problème de la modélisation des actes de dialogue dans un domaine ouvert. Entraînée au moyen d’un corpus de conversations Twitter comportant une proportion importante de bruit, notre méthode découvre les actes de dialogue en regroupant les énoncés bruts. Comme il tient compte du déroulement séquentiel de ces actes, le modèle qui a appris peut donner un aperçu de la forme que prendra une conversation dans un nouveau média. Nous traitons le défi que représente l’évaluation du modèle émergent au moyen d’une tâche de visualisation qualitative et d’ordonnancement intrinsèque de la conversation. Ces travaux sont basés sur un corpus de 1,3 million de conversations Twitter qui seront mises à la disposition du public. Cette immense quantité de données, qui ne sont disponibles que parce que Twitter brouille la limite entre le bavardage et la publication d’information, met en évidence le besoin de s’adapter rapidement à un nouveau média. |
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| Date de publication | 2010-06-01 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Numéro NPARC | 16885300 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Signaler une correction | Signaler une correction (s'ouvre dans un nouvel onglet) |
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| Identificateur de l’enregistrement | 041d8899-ab44-4d85-b754-53ea717d199f |
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| Enregistrement créé | 2011-02-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-07-14 |
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