Text-nivå diskurs tolkning är notoriskt svårt, eftersom distinktioner mellan diskurs relationer kräver subtila semantiska bedömningar som inte lätt fångas med hjälp av standard funktioner. I det här dokumentet presenterar vi ett sätt att lära oss representation, där vi omvandlar ytegenskaper till ett latent utrymme som underlättar RST-diskursens tolkning. Genom att kombinera maskineriet för stormarginalövergångsbaserad strukturerad förutsägelse med representationsinlärning lär sig vår metod gemensamt att tolka diskurs och samtidigt lära sig en diskursdriven projektion av ytegenskaper. Den resulterande shift-reduce discussion tolken får betydande förbättringar jämfört med den tidigare state-of-the-art i att förutsäga relationer och kärnkraft på RST Treebank.
Å andra sidan föreslog REF en Shift-Reduce-tolk som kombinerar maskinerna för stora marginaler för övergångsbaserad strukturerad förutsägelse med representationsinlärning.
Representation Learning for Text-level Discourse Parsing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}