面向在线群体研讨的自动化辅助方法及其应用

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 研讨平台中的自动化需求
1.1.2 研讨辅助工具与言语行为分类
1.1.3 为两类典型研讨平台研制辅助工具
1.2 研究问题
1.3 主要内容和章节结构
1.4 研究方法
1.5 主要创新点
第2章 言语行为分类研究综述
2.1 言语行为与言语行为分类
2.2 言语行为的分类体系
2.3 言语行为识别技术
2.3.1 n-gram方法
2.3.2 隐马尔可夫模型
2.3.3 贝叶斯分类器
2.3.4 多层感知器
2.3.5 决策树
2.3.6 基于转换的学习
2.3.7 基于记忆的学习
2.3.8 不常使用的技术
2.3.9 总结与讨论
2.4 研究工具介绍
2.4.1 基于转换的学习
2.4.2 支持向量机
第3章 言语行为自动分类算法
3.1 语料与言语行为关系定义
3.1.1 语料简介
3.1.2 言语行为关系的定义
3.1.3 言语行为类别的统计分布
3.1.4 语料手工标注方法
3.2 特征选取
3.2.1 n元语法及其位置
3.2.2 发言在主题中的位置
3.2.3 前一个发言的言语行为类别
3.2.4 发言者信息
3.2.5 发言者变换
3.2.6 发言长度
3.3 系统构架
3.3.1 预处理
3.4 特征选择
3.5 基于转换学习的言语行为分类算法
3.5.1 产生潜在规则集
3.5.2 选择最优规则
3.5.3 将规则应用到测试集
3.6 基于支持向量机的言语行为分类算法
3.6.1 训练与测试
3.6.2 SVM数值参数选择
3.7 分阶段转换学习与类别依赖
第4章 言语行为自动分类算法的实验与评估
4.1 自动分类算法的结构参数选择问题
4.2 测量指标
4.3 试运行确定各类别分类的难易程度和previous SA的类型
4.3.1 实验设计
4.3.2 实验结果
4.3.3 各类别分类的难易程度
4.3.4 Previous SA的类型
……
第5章 自动在线督导系统研究
第6章 群体研讨中的外部概念支持研究
第7章 群体研讨的自动主持人研究
附录1 PedaBot语料言语行为类别体系
附录2 PedaBot语料一个典型的thread及标注样例
附录3 GASS 3系统简介
参考文献