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第1章 绪论1

1.1 研究背景1

1.1.1 研讨平台中的自动化需求1

1.1.2 研讨辅助工具与言语行为分类3

1.1.3 为两类典型研讨平台研制辅助工具5

1.2 研究问题6

1.3 主要内容和章节结构7

1.4 研究方法10

1.5 主要创新点11

第2章 言语行为分类研究综述12

2.1 言语行为与言语行为分类12

2.2 言语行为的分类体系13

2.3 言语行为识别技术15

2.3.1 n-gram方法16

2.3.2 隐马尔可夫模型16

2.3.3 贝叶斯分类器17

2.3.4 多层感知器19

2.3.5 决策树20

2.3.6 基于转换的学习21

2.3.7 基于记忆的学习22

2.3.8 不常使用的技术23

2.3.9 总结与讨论23

2.4 研究工具介绍25

2.4.1 基于转换的学习25

2.4.2 支持向量机29

第3章 言语行为自动分类算法34

3.1 语料与言语行为关系定义34

3.1.1 语料简介34

3.1.2 言语行为关系的定义35

3.1.3 言语行为类别的统计分布40

3.1.4 语料手工标注方法41

3.2 特征选取43

3.2.1 n元语法及其位置43

3.2.2 发言在主题中的位置46

3.2.3 前一个发言的言语行为类别46

3.2.4 发言者信息46

3.2.5 发言者变换46

3.2.6 发言长度47

3.3 系统构架47

3.3.1 预处理48

3.4 特征选择50

3.5 基于转换学习的言语行为分类算法52

3.5.1 产生潜在规则集52

3.5.2 选择最优规则53

3.5.3 将规则应用到测试集54

3.6 基于支持向量机的言语行为分类算法55

3.6.1 训练与测试55

3.6.2 SVM数值参数选择56

3.7 分阶段转换学习与类别依赖58

第4章 言语行为自动分类算法的实验与评估60

4.1 自动分类算法的结构参数选择问题60

4.2 测量指标64

4.3 试运行确定各类别分类的难易程度和previous SA的类型65

4.3.1 实验设计66

4.3.2 实验结果66

4.3.3 各类别分类的难易程度70

4.3.4 Previous SA的类型72

4.4 确定分类顺序73

4.4.1 TBL规则中previous SA域的分布规律74

4.4.2 言语行为类别的分类顺序75

4.5 TBL算法挑选最优规则的准则77

4.5.1 实验设计77

4.5.2 结果与讨论77

4.6 SVM算法的核函数83

4.6.1 实验设计83

4.6.2 结果与讨论84

4.6.3 基于SVM算法与基于TBL算法的比较87

4.7 在盲测集上的效果89

4.7.1 最优结构参数89

4.7.2 结果与讨论90

第5章 自动在线督导系统研究93

5.1 文献综述93

5.1.1 在线督导93

5.1.2 自动在线督导系统95

5.2 在线问答推荐系统97

5.2.1 系统实现97

5.2.2 系统评估106

5.3 未解决问题识别109

5.3.1 学生研讨的信息组织模型109

5.3.2 言语行为分类112

5.3.3 利用言语行为类别识别包含未回答或未解决问题的主题116

5.3.4 不利用言语行为类别直接识别包含未回答或未解决问题的主题117

5.3.5 总结和进一步的工作118

第6章 群体研讨中的外部概念支持研究119

6.1 文献综述120

6.1.1 子类限制和认知惯性120

6.1.2 激励发散思维121

6.1.3 概念空间122

6.1.4 语义Web挖掘123

6.2 GSS中的外部概念支持系统124

6.2.1 实时发言分析124

6.2.2 Web挖掘127

6.2.3 相关检索129

6.3 外部概念支持系统的评估129

6.3.1 原型GSS系统介绍130

6.3.2 度量指标131

6.3.3 假设133

6.3.4 实验设计134

6.4 结果和讨论135

6.4.1 概念的质量135

6.4.2 群体研讨的效果和效率135

6.4.3 用户主观评估和口头评价137

6.5 结论137

6.5.1 启示138

6.5.2 局限性138

第7章 群体研讨的自动主持人研究140

7.1 文献综述140

7.2 群体研讨基础理论143

7.2.1 综合集成研讨厅体系143

7.2.2 Zeno研讨模型144

7.2.3 GSS中的信息组织模型145

7.2.4 关注水平与共识水平146

7.3 自动主持人系统功能149

7.3.1 显示会议剩余时间150

7.3.2 发现并制止闲聊150

7.3.3 识别冷僻的主意150

7.3.4 鼓励发言151

7.3.5 信息集成可视化面板151

7.4 系统实现153

7.4.1 系统构架153

7.4.2 发言实时分析153

7.4.3 专家系统154

7.4.4 会议干涉155

7.5 系统评估155

7.5.1 对信息集成可视化面板的评估155

7.5.2 现场实验评估159

7.6 小结163

附录1 PedaBot语料言语行为类别体系164

附录2 PedaBot语料一个典型的thread及标注样例170

附录3 GASS 3系统简介175

参考文献180