Implicit diskurs relation erkännande syftar till att förstå och kommentera latenta relationer mellan två diskurs argument, såsom temporal, jämförelse, etc. De flesta tidigare metoder koda två diskursen argument separat, de som överväger par specifika ledtrådar ignorerar de dubbelriktade interaktioner mellan två argument och gleshet par mönster. I detta dokument föreslår vi en ny Neural Tensor Network ram med interaktiv uppmärksamhet och Sparse Learning (TIASL) för implicit diskurs relation erkännande. (1) Vi minerar de mest korrelerade ordparen från två diskursen argument till modell par specifika ledtrådar, och integrera dem som interaktiv uppmärksamhet i argument representationer som produceras av det dubbelriktade långsiktiga korttidsminnet nätverk. Under tiden, (2) neural tensor nätverk med gles begränsning föreslås att utforska djupare och viktigare par mönster för att fullt ut erkänna samtalsrelationer. De experimentella resultaten på PDTB visar att vårt föreslagna TIASL-ramverk är effektivt.
I REF, neural tensor nätverk med interaktiv uppmärksamhet användes för att fånga de viktigaste ordpar från två diskursen argument.
Implicit Discourse Relation Recognition using Neural Tensor Network with Interactive Attention and Sparse Learning
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}