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基于宏观语义表示的宏观篇章关系识别方法
被引量:
3
1
作者
周懿
褚晓敏
+2 位作者
朱巧明
蒋峰
李培峰
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期1-7,24,共8页
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工作基础。该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...
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工作基础。该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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关键词
宏观篇章关系识别
宏观
篇章
结构特征
宏观
篇章
语义表示
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题名
基于宏观语义表示的宏观篇章关系识别方法
被引量:
3
1
作者
周懿
褚晓敏
朱巧明
蒋峰
李培峰
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期1-7,24,共8页
基金
国家自然科学基金(61772354
61773276
+1 种基金
61836007)
国防科技先导计划(17-ZLXDXX-02-06-02-04)
文摘
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工作基础。该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%。
关键词
宏观篇章关系识别
宏观
篇章
结构特征
宏观
篇章
语义表示
Keywords
macro discourse-level relation classification
structure features of macro discourse
representation of marco discourse
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于宏观语义表示的宏观篇章关系识别方法
周懿
褚晓敏
朱巧明
蒋峰
李培峰
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019
3
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参考文献
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