3、文本分析中的蕴含图与多语言文本分级

文本分析中的蕴含图与多语言文本分级

1. 蕴含图与EOP平台

在文本分析领域，蕴含图是一种重要的工具，而EOP平台则为相关分析提供了有力支持。

EOP平台的组件以文本/假设对作为输入，返回一个得分向量。其输出可直接用于构建基于最小分类器的文本蕴含识别算法（EDA），进而形成完整的文本蕴含识别（RTE）系统。目前，EOP平台有三种对应不同RTE方法的EDA：基于文本（T）和假设（H）之间转换的EDA、基于编辑距离算法的EDA，以及使用从T和H中提取特征的基于分类的EDA。

知识资源对于识别T和H使用不同文本表达但仍保持蕴含关系的情况至关重要。EOP平台包含了广泛的知识资源，如词汇和句法资源，部分来自手动资源（如字典），部分则是自动学习得到的。许多EOP资源继承自先前的RTE系统，并迁移到该平台，且使用相同的接口，便于统一访问。

此外，EOP基础设施遵循先进的软件工程标准，为用户和开发者提供支持。它包括通信渠道（如邮件列表、问题跟踪、网站）、版本控制系统、丰富的文档、用于存储结果的存档以及持续集成包。

2. 客户交互分析

数据基于真实的客户交互和商业场景，对项目的工业合作伙伴具有高潜在影响。数据集涵盖三种语言（英语、德语和意大利语）和三种通信渠道（语音、电子邮件和社交媒体），所有数据均符合欧洲和国家隐私法规，并将根据知识共享许可协议（署名 - 非商业性使用 - 相同方式共享）公开分发用于研究目的。

根据项目的两个主要用例，创建了两种不同类型的数据集：
- 用例1：文本探索 ：通过一种新颖的基于图的注释方法创建数据集，旨在为特定主题的一定数量的客户交互构建