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增强性和替代通信（AAC）设备和应用程序倾向于使具有复杂沟通的个人更容易参与对话。但是，这些设备的采用率和保留率较低。我们通过未成功缓解这些问题的文本建议系统进行了审查。为了解决这些差距，我们提出将对话法分类应用于AAC对话。我们在有限的AAC数据集上评估了在AAC和非AAC数据集中训练的有限AAC数据集中的最新模型。接受AAC训练的人（精度= 38.6％）的表现要比在非AAC Corpus上训练的人更好（精度= 34.1％）。这些结果反映了将代表性数据集纳入以后的实验的需求。我们讨论了需要收集更多标记为AAC数据集的标签和未来工作的领域。
对话法分类用于增强和替代交流
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