【摘 要】
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宏观篇章分析旨在分析相邻段落或段落群之间的语义联系,是自然语言处理领域其他任务的基础工作.本文研究了宏观篇章分析中的关系识别问题,提出了一个宏观篇章关系识别模型.该模型利用基于词向量的宏观篇章语义表示方法和适用于宏观篇章关系识别的结构特征,从两个层面提高了模型分辨宏观篇章关系的能力.在汉语宏观篇章树库(MCDTB)上的实验表明,该模型在大类分类中F1值达到了68.22％,比基准系统提升了4.17％
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
【出 处】
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第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)
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宏观篇章分析旨在分析相邻段落或段落群之间的语义联系,是自然语言处理领域其他任务的基础工作.本文研究了宏观篇章分析中的关系识别问题,提出了一个宏观篇章关系识别模型.该模型利用基于词向量的宏观篇章语义表示方法和适用于宏观篇章关系识别的结构特征,从两个层面提高了模型分辨宏观篇章关系的能力.在汉语宏观篇章树库(MCDTB)上的实验表明,该模型在大类分类中F1值达到了68.22％,比基准系统提升了4.17％.
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