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语义角色标注增强的隐式篇章关系识别
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作者 吴一珩 李军辉 朱慕华 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期1005-1015,共11页
[目的]为了改善因将隐式篇章关系识别(implicit discourse relation recognition,IDRR)描述为文本分类任务,提出了一种新颖的IDRR方法.[方法]将IDRR视为文本生成任务并直接生成篇章单元对的连接词,随后生成的连接词被准确无歧义地映射... [目的]为了改善因将隐式篇章关系识别(implicit discourse relation recognition,IDRR)描述为文本分类任务,提出了一种新颖的IDRR方法.[方法]将IDRR视为文本生成任务并直接生成篇章单元对的连接词,随后生成的连接词被准确无歧义地映射到唯一篇章关系.具体地,首先设计了可以将无歧义性连接词转化为对应篇章关系的连接词-关系映射表;然后介绍了两种不同的连接词替换策略用于替换训练样例中的歧义性连接词;最后,将IDRR视作一个序列到序列的任务,其中目标端序列由基于语义角色标注增强的篇章单元对和两者之间的连接词组成.[结果]基于英语PDTB和中文CDTB的实验结果表明本文提出的方法达到了最先进的性能.[结论]本文方法创新性地将IDRR视为文本生成任务,并通过序列到序列模型显著提升了隐式篇章关系识别的效果,为隐含信息的精确捕捉提供了新的解决方案. 展开更多
关键词 隐式篇章关系识别 序列到序列模型 语句角色标注增强 连接词生成
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