I detta dokument presenteras en första klassens logik inlärningsmetod för att bestämma retoriska relationer mellan diskurssegment. Utöver språklig information och lexisk information utnyttjar vårt tillvägagångssätt kompositionssemantik och segmentdiskursstrukturdata. Vi rapporterar en statistiskt signifikant förbättring i klassificering av relationer över attribut-värde lärande paradigm som beslut träd, RIP-PER och Naive Bayes. För diskursen tolkning, vår modifierade skift-reducera tolkning modell som använder vår relation klassificerare betydligt överträffar en högergrenade majoritet-klass baslinje.
I Ref föreslogs en första ordningslogisk inlärningsmetod för relationsklassificering med hjälp av lexisk och språklig information och kompositionssemantik.
An effective Discourse Parser that uses Rich Linguistic Information
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}