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融合全局和局部信息的汉语宏观篇章结构识别
1
作者
范亚鑫
蒋峰
+2 位作者
朱巧明
褚晓敏
李培峰
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期1-9,共9页
作为宏观篇章分析中的基础任务,篇章结构识别的目的是识别相邻篇章单元之间的结构,并层次化构建篇章结构树。已有的工作只考虑局部的结构和语义信息或只考虑全局信息。该文提出了一种融合全局和局部信息的指针网络模型,该模型在考虑全...
作为宏观篇章分析中的基础任务,篇章结构识别的目的是识别相邻篇章单元之间的结构,并层次化构建篇章结构树。已有的工作只考虑局部的结构和语义信息或只考虑全局信息。该文提出了一种融合全局和局部信息的指针网络模型,该模型在考虑全局语义信息的同时,又考虑局部段落间的语义关系密切程度,从而有效提高宏观篇章结构识别的能力。在汉语宏观篇章树库(MCDTB)的实验结果表明,该文所提出的模型性能优于目前性能最好的模型。
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关键词
宏观篇章分析
结构识别
自顶向下
指针网络
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题名
融合全局和局部信息的汉语宏观篇章结构识别
1
作者
范亚鑫
蒋峰
朱巧明
褚晓敏
李培峰
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
苏州大学人工智能研究院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金(61772354,61836007,61773276)。
文摘
作为宏观篇章分析中的基础任务,篇章结构识别的目的是识别相邻篇章单元之间的结构,并层次化构建篇章结构树。已有的工作只考虑局部的结构和语义信息或只考虑全局信息。该文提出了一种融合全局和局部信息的指针网络模型,该模型在考虑全局语义信息的同时,又考虑局部段落间的语义关系密切程度,从而有效提高宏观篇章结构识别的能力。在汉语宏观篇章树库(MCDTB)的实验结果表明,该文所提出的模型性能优于目前性能最好的模型。
关键词
宏观篇章分析
结构识别
自顶向下
指针网络
Keywords
macro discourse analysis
structure recognition
top-down
pointer network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
融合全局和局部信息的汉语宏观篇章结构识别
范亚鑫
蒋峰
朱巧明
褚晓敏
李培峰
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022
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