Vi presenterar en serie experiment om att automatiskt identifiera känslan av implicita samtalsrelationer, d.v.s. relationer som inte är markerade med en diskurs bindväv som "men" eller "för". Vi arbetar med en corpus av implicita relationer som finns i tidningstexten och rapporterar resultat på en testuppsättning som är representativ för den naturligt förekommande distributionen av sinnen. Vi använder flera språkligt informerade funktioner, inklusive polaritetstaggar, Levin verbklasser, längden på verbfraser, modalitet, sammanhang och lexiska funktioner. Dessutom ser vi tillbaka på tidigare tillvägagångssätt med hjälp av lexical par från oannoterad text som funktioner, förklara några av sina brister och föreslå ändringar. Vår bästa kombination av funktioner överträffar baslinjen från dataintensiva metoder med 4% för jämförelse och 16% för oförutsedda händelser.
För samma uppgift använder REF också ordpar, liksom flera andra typer av funktioner såsom verbklasser, modalitet, sammanhang och lexiska funktioner.
Automatic sense prediction for implicit discourse relations in text
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}