Ordpar, som är en av de mest lättillgängliga funktionerna mellan två textsegment, har visat sig vara mycket användbara för att upptäcka diskursen relationer som hålls mellan textsegment. Men på grund av data gleshet problem, den prestanda som uppnås genom att använda ordpar funktioner är begränsad. I detta dokument föreslår vi, för att komma till rätta med problemet med datas gleshet, att man använder ordinslag för att ersätta de ursprungliga orden. Dessutom antar vi ett gated relevant nätverk för att fånga den semantiska interaktionen mellan ordpar, och sedan aggregera dessa semantiska interaktioner med hjälp av en pooling lager för att välja de mest informativa interaktioner. Experimentella resultat på Penn Discourse Tree Bank visar att den föreslagna metoden utan att använda manuellt utformade funktioner kan uppnå bättre prestanda på att känna igen diskurs nivå relationer i alla relationer.
REF anta en djupgrind neural modell för att fånga semantiska interaktioner mellan argument par.
Implicit Discourse Relation Detection via a Deep Architecture with Gated Relevance Network
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}