CAJ | 학술논문

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％.
해문제출일충기우신식검색적무지도방법,용우추리은식편장편단지간적어의련접관계,여인과관계、전절관계등.해문기우Google수색인경,추취재구자결구이급어의층면상균여원은식편단상사적현식편단,통과분석화식별상관현식관계래간접추리은식관계.주요포괄이하삼개모괴:구건고질량사순관건사병추취후선현식관계；결합삼충은식관계추리모형(상사도、치신도、관련도),종합고찰사순관건사이급후선관계적질량；기우배서학습적방법,통계고질량후선관계중적유별분포이실현최종은식관계적추리.해문채용Penn Discourse TreeBank 2.0편장어료고,최종방법정학솔체도54.3％,여유지도적방법상비,제고료약14.3％.