Vi introducerar två probabilistiska modeller som kan användas för att identifiera elementära diskursenheter och bygga mening-nivå diskursen parse träd. Modellerna använder syntaktiska och lexiska funktioner. En diskurstolkningsalgoritm som implementerar dessa modeller härleder diskurstolkar träd med en felreduktion på 18,8% över en toppmodern beslutsbaserad diskurstolk. En uppsättning empiriska utvärderingar visar att vår diskurstolkningsmodell är tillräckligt sofistikerad för att ge diskursträd på en noggrannhetsnivå som matchar nästan mänskliga prestandanivåer.
REF utvecklade en meningsbaserad diskurstolk med syntaktiska och lexiska inslag och visade ett starkt samband mellan syntaktisk och diskursinformation.
Sentence Level Discourse Parsing Using Syntactic And Lexical Information
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}