| 面向细粒度隐式篇章关系识别的远距离监督特征学习算法 |
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| 作者姓名： | 唐裕婷 李艳斌 刘露 于中华 陈黎 |
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| 作者单位： | 四川大学计算机学院,成都,610065;四川大学计算机学院,成都,610065;四川大学计算机学院,成都,610065;四川大学计算机学院,成都,610065;四川大学计算机学院,成都,610065 |
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| 基金项目： | 四川省科技支撑项目(2014GZ0063)资助 |
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| 摘 要： | 针对中文细粒度隐式篇章关系识别进行研究。考虑细粒度篇章关系的方向性特点, 提出一种基于远距离监督的特征学习算法。该算法使用远距离监督的方法, 自动标注显式篇章数据, 然后利用词与连词之间的相对位置信息, 训练各个词的词表达, 将词的修辞功能以及关系的方向性编码到密集词表达中, 将这样的词表达应用到细粒度隐式篇章关系分类器。实验结果表明, 在细粒度隐式篇章关系识别任务中, 该方法的分类准确率达到49.79%, 比未考虑篇章关系方向性的方法有较大程度的提高。
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| 关 键 词： | 细粒度 隐式篇章关系 中文 词表达 方向性 |
| 收稿时间： | 2018-04-15 |
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