Samstämmighet är vad som gör en multi-sentence text meningsfull, både logiskt och syntaktiskt. För att lösa utmaningen med att beställa en uppsättning meningar i sammanhängande ordning, fokuserar befintliga metoder främst på att definiera och använda sofistikerade funktioner för att fånga kors-sentence argumentation logik och syntaktiska relationer. Men både argumentation semantik och korssentens syntax (såsom samreferens och spända regler) är mycket svårt att formalisera. I detta dokument introducerar vi en neural nätverksmodell för koherensuppgiften baserad på distribuerad straffrepresentation. Den föreslagna metoden lär sig en syntaktosemant representation för meningar automatiskt, med antingen återkommande eller rekursiva neurala nätverk. Arkitekturen undanröjde behovet av funktionsteknik, och lär sig meningsrepresentationer, som i viss mån kan fånga de "regler" som styr sammanhängande meningsstruktur. Det föreslagna tillvägagångssättet överträffar de befintliga baslinjerna och genererar de senaste resultaten inom ramen för de standardiserade utvärderingsuppgifterna för enhetlighet 1.
I REF föreslog författarna ett tillvägagångssätt som lär sig en syntaktisk-semantisk representation för meningar automatiskt, med antingen återkommande eller rekursiva neurala nätverk.
A Model of Coherence Based on Distributed Sentence Representation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}