@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00095516,
 author = {目黒豊美 and 東中竜一郎 and 杉山弘晃 and 南泰浩},
 issue = {1},
 month = {Oct},
 note = {Twitter 等のマイクロブログには様々な情報があり，これらを分類する研究が多くされている．もし，マイクロブログに対話行為を付与することができれば，ユーザの間でのやり取りを分析したり，対話システムへの発話生成などに応用できる可能性がある．本稿では，マイクロブログ中の発言に教師あり学習の手法を用いて，対話行為を付与する手法を提案する．マイクロブログのデータは，対話データに比べ，多種多様な話題や語彙を含み，崩れた日本語が多い．そこで，我々は多種多様な語彙や崩れた日本語を補うために，シソーラスを用いて抽象化した単語 N-gram と文字 N-gram を特徴量として用いることを提案する．評価実験の結果，Bag-of-Ngrams を用いるベースライン手法に比べて，精度が高いことが分かった．, In this paper, we propose dialogue act tagging for utterances in microblogs. The dialogue act estimator is built by using support vector machines (SVMs). To cope with the variety of words and expressions in microblogs, the feature vector uses N-grams of characters and words. In addition, the feature vector of word N-grams are abstracted into semantic categories by using a thesaurus. In our experiment, the proposed model outperformed naive baselines based on word N-grams.},
 title = {意味属性パターンを用いたマイクロブログ中の発言に対する自動対話行為付与},
 year = {2013}
}