An Orthonormal Basis for Topic Segmentation in Tutorial Dialogue
An Orthonormal Basis for Topic Segmentation in Tutorial Dialogue
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教程对话中主题分割的正交基础
DOI：
10.3115/1220575.1220697
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发表时间：
2005
影响因子：
2.5
通讯作者：
Zhiqiang Cai
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
A. Olney;Zhiqiang Cai
本文探讨了教学对话的分割为衔接话题。一个潜在的语义空间创建使用从人到人的辅导成绩单的对话，允许使用向量相似性来测量话语之间的衔接。以前的基于内聚的分割方法，专注于短暂的独白重新应用到这些对话，以创建性能的基准。一种新的移动窗口技术，使用正交基的语义向量显着优于这些基准上的对话分割任务。
This paper explores the segmentation of tutorial dialogue into cohesive topics. A latent semantic space was created using conversations from human to human tutoring transcripts, allowing cohesion between utterances to be measured using vector similarity. Previous cohesion-based segmentation methods that focus on expository monologue are reapplied to these dialogues to create benchmarks for performance. A novel moving window technique using orthonormal bases of semantic vectors significantly outperforms these benchmarks on this dialogue segmentation task.
影响因子：
2.2
作者：
Landauer, TK;Foltz, PW;Laham, D
通讯作者：
Laham, D