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

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,提出的方法的分类准确率达到49.79％,F 值达到50.69％,相比未考虑篇章关系方向性的方法有较大提高.

关键词： 细粒度 隐式篇章关系 中文 词表达 方向性

作者: 唐裕婷 李艳斌 刘露 于中华 陈黎

作者单位: 四川大学计算机学院,成都 610065

会议类型: 国际会议

会议名称: 2018自然语言处理与中文计算国际会议(NLPCC2018)

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 1-8

在线出版日期: 2018-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）