计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
Journal of Computer Research and Development
2015年
11期
2476-2487
,共12页
洪宇%朱珊珊%丁思远%姚建民%朱巧明%周国栋
洪宇%硃珊珊%丁思遠%姚建民%硃巧明%週國棟
홍우%주산산%정사원%요건민%주교명%주국동
隐式篇章关系%外联关系%显式指导隐式%关系检测%篇章分析
隱式篇章關繫%外聯關繫%顯式指導隱式%關繫檢測%篇章分析
은식편장관계%외련관계%현식지도은식%관계검측%편장분석
implicit discourse relation%external relation%explicit relation infer implicit relation%relation detection%discourse analysis
针对隐式篇章关系(implicit discourse relation)分类性能较低的问题,提出一种基于"外联"关系的无监督隐式篇章关系推理方法.该方法继承"显式指导隐式"的关系推理模式,针对每个待测"论元对",在大规模外部数据资源中挖掘与其内容近似的显式"参考对",借助"参考对"的显式关系推理隐式关系.特别地,该方法侧重挖掘2个论元中能够协同触发篇章关系的文字片段(即"外联"成分),以"外联"成分间的关系为参考,推理"论元对"整体的篇章关系.利用宾州篇章树库(Penn discourse treebank,PDTB)对这一推理方法进行评测.实验结果显示,该方法在隐式篇章关系推理性能上获得显著提升,识别精确率达到54.12％,与现有主流推理方法性能对比,识别精确率提升11.82％.
針對隱式篇章關繫(implicit discourse relation)分類性能較低的問題,提齣一種基于"外聯"關繫的無鑑督隱式篇章關繫推理方法.該方法繼承"顯式指導隱式"的關繫推理模式,針對每箇待測"論元對",在大規模外部數據資源中挖掘與其內容近似的顯式"參攷對",藉助"參攷對"的顯式關繫推理隱式關繫.特彆地,該方法側重挖掘2箇論元中能夠協同觸髮篇章關繫的文字片段(即"外聯"成分),以"外聯"成分間的關繫為參攷,推理"論元對"整體的篇章關繫.利用賓州篇章樹庫(Penn discourse treebank,PDTB)對這一推理方法進行評測.實驗結果顯示,該方法在隱式篇章關繫推理性能上穫得顯著提升,識彆精確率達到54.12％,與現有主流推理方法性能對比,識彆精確率提升11.82％.
침대은식편장관계(implicit discourse relation)분류성능교저적문제,제출일충기우"외련"관계적무감독은식편장관계추리방법.해방법계승"현식지도은식"적관계추리모식,침대매개대측"론원대",재대규모외부수거자원중알굴여기내용근사적현식"삼고대",차조"삼고대"적현식관계추리은식관계.특별지,해방법측중알굴2개론원중능구협동촉발편장관계적문자편단(즉"외련"성분),이"외련"성분간적관계위삼고,추리"론원대"정체적편장관계.이용빈주편장수고(Penn discourse treebank,PDTB)대저일추리방법진행평측.실험결과현시,해방법재은식편장관계추이성능상획득현저제승,식별정학솔체도54.12％,여현유주류추리방법성능대비,식별정학솔제승11.82％.
