Pāriet uz galveno navigāciju Pāriet uz meklēšanu Pāriet uz galveno saturu

Email answering by matching question and context-specific text patterns: Performance and error analysis

  • Eriks Sneiders
  • , Jonas Sjöbergh
  • , Alyaa Alfalahi
  • Stockholm University
  • Hokkaido University

Zinātniskās darbības rezultāts: Nodaļa grāmatā/enciklopēdijā/konferences krājumāKonferences zinātniskais rakstsPētniecībakoleģiāli recenzēts

3 Atsauces (Scopus)

Kopsavilkums

Automated answering of frequent email inquiries is a text categorization task with narrow text categories, where all messages in one text category have the same answer. Such email categorization is optimized for high precision and at least acceptable recall. We tested matching of surface text patterns to nearly ten thousand email messages and achieved around 90% precision; the corresponding recall figures were 45-75% in different text categories. In order to achieve this performance level, the text patterns are designed to identify both the context of an email inquiry and the actual need that has created the inquiry – a question, request, or complaint. Our error analysis has pinpointed 12 reasons why text pattern matching may fail.

OriģinālvalodaAngļu
Rīkotāja publikācijas nosaukumsNew Advances in Information Systems and Technologies
RedaktoriMarcelo Mendonca Teixeira, Ana Maria Correia, Hojjat Adeli, Alvaro Rocha, Luis Paulo Reis
IzdevējsSpringer Verlag
Lapas123-133
Lapu skaits11
ISBN (Drukātā versija)9783319312316
DOIs
Publikācijas statussPublicēts - 2016
Ārēji publicēts
PasākumsWorld Conference on Information Systems and Technologies, WorldCIST 2016 - Recife, Brazīlija
Ilgums: 22 marts 201624 marts 2016

Publikāciju sērijas

NosaukumsAdvances in Intelligent Systems and Computing
Sējums444
ISSN (Drukātā versija)2194-5357

Konference

KonferenceWorld Conference on Information Systems and Technologies, WorldCIST 2016
Valsts/TeritorijaBrazīlija
PilsētaRecife
Periods22/03/1624/03/16

Nospiedums

Uzziniet vairāk par pētniecības tēmām “Email answering by matching question and context-specific text patterns: Performance and error analysis”. Kopā tie veido unikālu nospiedumu.

Citēt šo