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识别隐式篇章关系是篇章分析领域中非常有挑战的一个任务。该文基于PDTB语料提出一个隐式篇章分析识别方法,使用传统的特征如动词,极性和句法推导规则等,系统分析了它们对隐式篇章分析的影响。我们利用全部标注数据构建多个分类器并使用加法规则融合分类结果,此外还通过前向特征选择算法确定各分类任务最优的特征集。实验结果表明该方法能显著提升隐式篇章分析的性能。