一种无指导的隐式篇章关系推理方法研究

发布时间：2017-11-11 01:13

  本文关键词：一种无指导的隐式篇章关系推理方法研究

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【摘要】：该文提出一种基于信息检索的无指导方法,用于推理隐式篇章片段之间的语义连接关系,如因果关系、转折关系等。该文基于Google搜索引擎,抽取在句子结构以及语义层面上均与原隐式片段相似的显式片段,通过分析和识别相关显式关系来间接推理隐式关系。主要包括以下三个模块:构建高质量查询关键词并抽取候选显式关系;结合三种隐式关系推理模型(相似度、置信度、关联度),综合考察查询关键词以及候选关系的质量;基于排序学习的方法,统计高质量候选关系中的类别分布以实现最终隐式关系的推理。该文采用Penn Discourse TreeBank 2.0篇章语料库,最终方法精确率达到54.3%,与有指导的方法相比,提高了约14.3%。
【作者单位】： 苏州大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60970056;60970057;61003152) 教育部博士学科点专项基金项目(2009321110006;20103201110021) 江苏省苏州市自然科学基金资助项目(SYG201030)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 1引言随着对单词以及句子级别的分析研究日益深入和成熟,研究者们开始将重点转移到更大的单位,即篇章的分析中,如篇章关系识别、篇章结构分析等。其中,篇章关系是指同一篇章内部,相邻片段或跨度在一定范围内的两个片段之间的语义连接关系,如条件关系、转折关系、因果关系等。

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本文编号：1169163