Identifiering av välbefinnandet (d.v.s. Betydelsen av diskursenheter är en viktig uppgift i språkförståelse. Medan händelser spelar viktiga roller i textdokument, finns det inte mycket forskning om att analysera deras soliditet status. Detta dokument studerar empiriskt Händelse Salience uppgiften och föreslår två Salience detektion modeller baserat på innehåll likheter och diskurs relationer. Den första är en funktionsbaserad saliencemodell som innehåller likheter mellan diskursenheter. Den andra är en neural modell som fångar mer komplexa relationer mellan diskursenheter. Testad på vår nya storskaliga händelse salience corpus, båda metoderna betydligt överträffar den starka frekvens baslinje, medan vår neural modell ytterligare förbättrar funktionen baserat en med stor marginal. Våra analyser visar att vår neurala modell fångar intressanta kopplingar mellan salience och diskursenhetsrelationer (t.ex. manus och ramstrukturer).
REF använde en kärnbaserad neuralmodell som fångade semantiska relationer mellan diskurser för att identifiera händelser.
Automatic Event Salience Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}