Reconhecimento de Actos de Diálogo Hierárquicos e Multi-Etiqueta em Dados em Espanhol

  • Eugénio Ribeiro Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa / L2F - Spoken Language Systems Lab - INESC-ID Lisboa
  • Ricardo Ribeiro
  • David Martins de Matos

Resumo

Os actos de diálogo revelam a intenção por trás das palavras pronunciadas. Por isso, o seu reconhecimento automático é importante para um sistema de diálogo que tenta entender o seu interlocutor. O estudo apresentado neste artigo aborda essa tarefa no corpus DIHANA, cujo esquema de anotação de actos de diálogo em três níveis coloca problemas que não foram explorados em estudos recentes. Além do problema hierárquico, os dois níveis inferiores colocam problemas de classificação multi-etiqueta. Além disso, cada nível da hierarquia refere-se a um aspecto diferente relativo à intenção do orador, tanto em termos da estrutura do diálogo, como da tarefa. Por outro lado, uma vez que os diálogos são em espanhol, este corpus permite-nos avaliar se as melhores abordagens para dados em inglês generalizam para uma língua diferente. Mais especificamente, comparamos o desempenho de diferentes abordagens de representação de segmentos, com foco tanto em sequências como em padrões de palavras, e avaliamos a importância do histórico do diálogo e das relações entre os múltiplos níveis da hierarquia. No que diz respeito ao problema de classificação de etiqueta única colocado pelo nível superior, mostramos que as conclusões obtidas a partir de dados em inglês se mantêm em dados em espanhol. Para além disso, mostramos que as abordagens podem ser adaptadas para cenários multi-etiqueta. Por fim, combinando hierarquicamente os melhores classificadores para cada nível, obtemos os melhores resultados reportados para este corpus.

Publicado
2019-07-20
Como Citar
Ribeiro, E., Ribeiro, R., & Matos, D. M. de. (2019). Reconhecimento de Actos de Diálogo Hierárquicos e Multi-Etiqueta em Dados em Espanhol. Linguamática, 11(1), 17-40. https://doi.org/10.21814/lm.11.1.278
Edição
Secção
Artigos de Investigação