Att identifiera långvariga beroenden mellan diskusionsenheterna är avgörande för att förbättra diskursens tolkningsprestanda. De flesta befintliga metoder utforma sofistikerade funktioner eller utnyttja olika off-the-shelf verktyg, men uppnå lite framgång. I detta dokument föreslår vi en ny övergångsbaserad diskurstolk som använder sig av minnesnätverk för att ta hänsyn till diskurssammanhållning. Den automatiskt fångade diskurssammanhållningen gynnar diskursens tolkning, särskilt för långdistansscenarier. Experiment på RST diskurs treebank visar att vår metod överträffar traditionella presenterade metoder, och den minnesbaserade diskurssammanhållningen kan förbättra den övergripande tolkning prestanda avsevärt 1.
REF föreslår en övergångsbaserad diskurstolk för engelska som använder minnesnätverk för att ta hänsyn till diskurssammanhållning.
Modeling discourse cohesion for discourse parsing via memory network
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}