För uppgiften implicita diskurs relation erkännande, traditionella modeller som använder manuella funktioner kan lida av data gleshet problem. Neural modeller ger en lösning med distribuerade representationer, som kan koda latent semantisk information, och är lämpliga för att känna igen semantiska relationer mellan argument par. Men konventionella vektor representationer antar oftast inbäddningar på ordnivå och kan inte väl hantera det sällsynta ordet problem utan att noggrant överväga morfologisk information på teckennivå. Dessutom är inbäddningar tilldelas enskilda ord självständigt, som saknar den avgörande kontextuella informationen. Detta papper föreslår en neural modell som utnyttjar sammanhang-medveten karaktär-förstärkta inbäddningar för att lindra nackdelarna med den nuvarande ordnivå representation. Våra experiment visar att de förbättrade inbäddningarna fungerar bra och att den föreslagna modellen får toppmoderna resultat.
REF förstärkte sitt system med karaktärsnivå och kontextualiserade inbäddningar.
Implicit Discourse Relation Recognition with Context-aware Character-enhanced Embeddings
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}