Tidigare forskningar om textnivåtolkningar använde sig huvudsakligen av valkretsstruktur för att tolka hela dokumentet till ett diskursträd. I detta dokument presenterar vi begränsningarna i valkretsbaserad diskurstolkning och föreslår först att beroendestrukturen används för att direkt representera förhållandet mellan elementära diskursenheter (EDU). De state-of-the-art beroende tolkning tekniker, Eisner algoritm och maximal spännvidd träd (MST) algoritm, antas för att tolka en optimal diskurs beroende träd baserat på den ljusbåge modellen och den stora marginal inlärningstekniker. Experiment visar att våra diskursberoende tolkar uppnå en konkurrenskraftig prestanda på text-nivå diskurs tolkning.
I REF föreslås tydligt att beroendestrukturen ska användas för att representera förbindelserna mellan de europeiska gräns- och kustbevakningsenheterna.
Text-level Discourse Dependency Parsing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}