【摘 要】
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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
【基金项目】
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四川省科技支撑项目(2014GZ0063)资助.
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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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