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首页> 外文会议>22nd International Conference on Computational Linguistics >Applying Discourse Analysis and Data Mining Methods to Spoken OSCE Assessments
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Applying Discourse Analysis and Data Mining Methods to Spoken OSCE Assessments

机译：话语分析和数据挖掘方法在口语OSCE评估中的应用

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This paper looks at the transcribed data of patient-doctor consultations in an examination setting. The doctors are internationally qualified and enrolled in a bridging course as preparation for their Australian Medical Council examination. In this study, we attempt to ascertain if there are measurable linguistic features of the consultations, and to investigate whether there is any relevant information about the communicative styles of the qualifying doctors that may predict satisfactory or non-satisfactory examination outcomes. We have taken a discourse analysis approach in this study, where the core unit of analysis is a 'turn'. We approach this problem as a binary classification task and employ data mining methods to see whether the application of which to richly annotated dialogues can produce a system with an adequate predictive capacity.
机译：本文着眼于在检查环境中患者医生咨询的转录数据。这些医生具有国际资格，并参加了衔接课程，为澳大利亚医学委员会的考试做准备。在这项研究中，我们试图确定咨询是否具有可衡量的语言特征，并调查是否存在有关合格医生的沟通方式的任何相关信息，这些信息可以预测检查结果令人满意或不令人满意。在本研究中，我们采用了话语分析方法，其中分析的核心单元是“转向”。我们将此问题作为二进制分类任务处理，并使用数据挖掘方法来查看将其应用到带有丰富注释的对话中是否可以产生具有足够预测能力的系统。

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