Domar bildar sammanhängande relationer i ett diskurs utan diskurs Samband oftare än med bindväv. Känslor av dessa underförstådda samtalsrelationer som håller mellan ett meningspar är emellertid utmanande att dra slutsatsen. Här använder vi Brown cluster par för att representera diskurs relation och införliva coreferens mönster för att identifiera sinnen av implicita diskurs relationer i naturligt förekommande text. Vårt system förbättrar baslinjeprestandan med så mycket som 25%. Feature analyser tyder på att Brown kluster par och coreferens mönster kan avslöja många viktiga språkliga egenskaper för varje typ av diskurs relation.
REF använder Brown cluster par för att representera diskurs relation och införliva coreferens mönster för att identifiera innebörden i text.
Discovering Implicit Discourse Relations Through Brown Cluster Pair Representation and Coreference Patterns
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}