Detta dokument visar en end-to-end kinesisk diskurstolk. Vi föreslår en enhetlig ram baserad på rekursiva neurala nätverk (RvNN) att gemensamt modellera subtasks inklusive elementär diskurs enhet (EDU) segmentering, träd struktur konstruktion, center märkning, och känsla märkning. Experimentella resultat visar att vår tolk uppnår toppmoderna resultat i datauppsättningen kinesiska Discourse Treebank (CDTB). Vi släpper källkoden med en förtränad modell för NLP-miljön. Såvitt vi vet är detta den första verktygslådan för öppen källkod för kinesisk diskurstolkning. Den fristående verktygslådan kan integreras i efterföljande applikationer utan behov av externa resurser såsom syntaktisk parser. Titel och sammanfattning på kinesiska
REF föreslår en ram baserad på rekursiva neurala nätverk som tillsammans modellerar flera subtasks inklusive EDU segmentering, träd struktur konstruktion, samt center och sense märkning.
A Unified RvNN Framework for End-to-End Chinese Discourse Parsing
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}