计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2012年
9期
57-61,80
,共6页
周小佩%洪宇%车婷婷%姚建民%朱巧明
週小珮%洪宇%車婷婷%姚建民%硃巧明
주소패%홍우%차정정%요건민%주교명
隐式篇章关系%平行论元推理%关系映射%PDTB
隱式篇章關繫%平行論元推理%關繫映射%PDTB
은식편장관계%평행론원추리%관계영사%PDTB
基于Penn Discourse TreeBank(简称PDTB)语料中的隐式篇章关系类型,提出一种无指导的识别方法.主要依据显式与隐式平行论元对之间的映射关系实现显式到隐式关系的推理,即利用显式论元对的篇章关系,推理与之平行的隐式论元对的篇章关系.推理过程主要包括:基于大规模语料库以及基于搜索引擎的平行语料挖掘,平行语料中显式连接词映射到篇章关系过程的消歧.与传统基于监督学习的分类方法相比,基于统计的无指导方法在隐式篇章关系推理的性能上获得显著提升,识别精确率提高了近15.6％.此外,在分析比较各研究方法的同时,指出目前隐式篇章关系推理研究所面临的主要困难与挑战.
基于Penn Discourse TreeBank(簡稱PDTB)語料中的隱式篇章關繫類型,提齣一種無指導的識彆方法.主要依據顯式與隱式平行論元對之間的映射關繫實現顯式到隱式關繫的推理,即利用顯式論元對的篇章關繫,推理與之平行的隱式論元對的篇章關繫.推理過程主要包括:基于大規模語料庫以及基于搜索引擎的平行語料挖掘,平行語料中顯式連接詞映射到篇章關繫過程的消歧.與傳統基于鑑督學習的分類方法相比,基于統計的無指導方法在隱式篇章關繫推理的性能上穫得顯著提升,識彆精確率提高瞭近15.6％.此外,在分析比較各研究方法的同時,指齣目前隱式篇章關繫推理研究所麵臨的主要睏難與挑戰.
기우Penn Discourse TreeBank(간칭PDTB)어료중적은식편장관계류형,제출일충무지도적식별방법.주요의거현식여은식평행론원대지간적영사관계실현현식도은식관계적추리,즉이용현식론원대적편장관계,추리여지평행적은식론원대적편장관계.추리과정주요포괄:기우대규모어료고이급기우수색인경적평행어료알굴,평행어료중현식련접사영사도편장관계과정적소기.여전통기우감독학습적분류방법상비,기우통계적무지도방법재은식편장관계추리적성능상획득현저제승,식별정학솔제고료근15.6％.차외,재분석비교각연구방법적동시,지출목전은식편장관계추리연구소면림적주요곤난여도전.
