基于堆叠式注意力机制的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别是篇章分析领域中极具挑战性的子任务,其挑战性在于难以捕捉论元之间的交互信息,并对这类交互信息进行联合的表示学习(交互信息即为论元中有益于体现关联关系及关系类型的词义和语义信息)。针对这一问题,文章提出一种基于堆叠式注意力机制的隐式篇章关系分类方法,即,将论元的自注意力分布特征应用于论元之间的交互式注意力计算,通过自注意力和交互式注意力的信息融合,加大了论元间关联信息的权重。文章利用宾州篇章树库(Penn Discourse Treebank,PDTB)语料进行实验。实验结果表明,相较于基准系统,该方法的F1值在四大类关系上分别提高了6.47%、3.94%、3.82%和6.57%,准确率分别提高了6.41%、2.68%、6.88%和3.82%。