I denna artikel föreslås en ny ram för att representera och mäta den lokala sammanhållningen. Centralt för detta tillvägagångssätt är entity-grid representation av diskurs, som fångar mönster av entity distribution i en text. Algoritmen som introduceras i artikeln abstrakterar automatiskt en text i en uppsättning av enhetsövergångssekvenser och registrerar distributions-, syntaktik- och referensinformation om diskursenheter. Vi ombegriper koherensbedömning som en inlärningsuppgift och visar att vår enhetsbaserade representation är väl lämpad för rankningsbaserade genererings- och textklassificeringsuppgifter. Med hjälp av den föreslagna representationen uppnår vi goda resultat när det gäller textbeställning, sammanfattande konsekvensbedömning och bedömning av läsbarhet.
En populär modell för enhetlighet är Entity-Grid-modellen REF som fångar upp lokal samstämmighet genom att modellera mönster för enhetsdistributioner i diskursen.
Modeling Local Coherence: An Entity-Based Approach
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}