Discourse tolkning är processen att upptäcka den latenta relationsstrukturen i en lång form bit av text och förblir en betydande öppen utmaning. En av de svåraste uppgifterna i diskurstolkningen är klassificeringen av implicita diskursrelationer. De flesta toppmoderna system utnyttjar inte den stora volymen omärkt text som finns tillgänglig på webben, utan de förlitar sig i stället på human annoterade utbildningsdata. Genom att inkludera en blandning av märkta och omärkta data kan vi förbättra relationsklassificeringens noggrannhet, minska behovet av kommenterade data, samtidigt som vi behåller förmågan att använda märkta data för att säkerställa att specifika önskade relationer lärs. Vi uppnår detta med hjälp av en latent variabel modell som tränas i en reducerad dimensionalitet subrymd med hjälp av spektralmetoder. Vår strategi uppnår en F 1 poäng på 0.485 på implicit relation märkning uppgift för Penn Discourse Treebank.
REF innehåller en blandning av märkta och omärkta data för att minska behovet av kommenterade data.
Spectral Semi-Supervised Discourse Relation Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}