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面向细粒度隐式篇章关系识别的远距离监督特征学习算法

作者:唐裕婷; 李艳斌; 刘露; 于中华; 陈黎细粒度隐式篇章关系中文词表达方向性

摘要: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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北京大学学报·自然科学版

《北京大学学报·自然科学版》(CN:11-2442/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《北京大学学报·自然科学版》主要刊登基础科学、应用科学及交叉科学等领域的研究成果及综述性文章。由北京大学理工科的40名教授组成编委会,负责确立学报的办刊宗旨及审定论文的学术质量。

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