Flera nyligen genomförda diskurstolkar har använt fullt övervakade metoder för maskininlärning. Dessa metoder kräver mänskliga annoterare för att på förhand skapa en omfattande utbildning corpus, som är en tidskrävande och kostsam process. Å andra sidan är omärkta uppgifter rikliga och billiga att samla in. I detta dokument föreslår vi en ny semi-övervakad metod för diskursen relation klassificering baserad på analys av cooccurring funktioner i omärkta data, som sedan beaktas för att utöka funktionen vektorer ges till en klassificering. Våra experimentella resultat på RST Discourse Treebank corpus och Penn Discourse Treebank visar att den föreslagna metoden ger en betydande förbättring av klassificeringsnoggrannheten och makro-genomsnittlig F-poäng när små träningsdata används. Till exempel, med utbildning uppsättningar av ca.a. 1000 märkta fall, den föreslagna metoden ger förbättringar i noggrannhet och makro-genomsnitt F-poäng upp till 50% jämfört med en baslinje klassificerare. Vi anser att den föreslagna metoden är ett första steg mot att upptäcka förbindelser med låg förekomst, vilket är användbart för domäner med brist på kommenterade uppgifter.
I detta dokument använder vi en funktion som liknar REF, men föreslår en annan semi-övervakad inlärningsmetod för att ta itu med diskursen relation klassificering uppgift.
A Semi-Supervised Approach to Improve Classification of Infrequent Discourse Relations Using Feature Vector Extension
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}