本文關鍵詞：一種無指導的隱式篇章關系推理方法研究

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【摘要】：該文提出一種基于信息檢索的無指導方法,用于推理隱式篇章片段之間的語義連接關系,如因果關系、轉折關系等。該文基于Google搜索引擎,抽取在句子結構以及語義層面上均與原隱式片段相似的顯式片段,通過分析和識別相關顯式關系來間接推理隱式關系。主要包括以下三個模塊:構建高質量查詢關鍵詞并抽取候選顯式關系;結合三種隱式關系推理模型(相似度、置信度、關聯度),綜合考察查詢關鍵詞以及候選關系的質量;基于排序學習的方法,統(tǒng)計高質量候選關系中的類別分布以實現最終隱式關系的推理。該文采用Penn Discourse TreeBank 2.0篇章語料庫,最終方法精確率達到54.3%,與有指導的方法相比,提高了約14.3%。
【作者單位】： 蘇州大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(60970056;60970057;61003152) 教育部博士學科點專項基金項目(2009321110006;20103201110021) 江蘇省蘇州市自然科學基金資助項目(SYG201030)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 1引言隨著對單詞以及句子級別的分析研究日益深入和成熟,研究者們開始將重點轉移到更大的單位,即篇章的分析中,如篇章關系識別、篇章結構分析等。其中,篇章關系是指同一篇章內部,相鄰片段或跨度在一定范圍內的兩個片段之間的語義連接關系,如條件關系、轉折關系、因果關系等。

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