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

• 作者: 于中华 刘露 唐裕婷 李艳斌 陈黎
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 细粒度 隐式篇章关系 中文 词表达 方向性
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 专题报道: 文本大数据分析与语义理解
• 页码范围: 91-97
• 页数: 7页
• 字数: 6017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2018.060

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, 该方法的分类准确率达到 49.79%, 比未考虑篇章关系方向性的方法有较大程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于中华	四川大学计算机学院	46	444	9.0	18.0
2	陈黎	四川大学计算机学院	33	203	7.0	11.0
3	李艳斌	四川大学计算机学院	2	1	1.0	1.0
4	刘露	四川大学计算机学院	17	48	3.0	6.0
5	唐裕婷	四川大学计算机学院	3	3	1.0	1.0