【摘 要】
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文本矛盾是自然语言理解的一项基础性问题。目前的研究大多针对矛盾识别任务,而深入文本内部探究矛盾产生原因的工作较少,且缺乏专门的中文矛盾数据集。该文在前人矛盾研究基
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金(19YJCZH230),国家社会科学基金(16AYY007),北京语言大学研究生创新基金(中央高校基本科研业务费专项资金)(19YCX116)
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文本矛盾是自然语言理解的一项基础性问题。目前的研究大多针对矛盾识别任务,而深入文本内部探究矛盾产生原因的工作较少,且缺乏专门的中文矛盾数据集。该文在前人矛盾研究基础上,提出矛盾语块的概念,将其划分为7种类型,并根据标注规范构建了包含16 224条数据的中文矛盾语块(CCB)数据集。基于此数据集,利用序列标注及抽取式阅读理解类模型开展矛盾语块边界识别实验,以检验模型对矛盾内部语义信息的理解能力,结果显示阅读理解类模型在该任务上的性能优于序列标注模型。该文通过三个角度对影响语块边界识别的因素进行分析,为文本矛
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