Informationsstatus spelar en viktig roll i diskursen. Enligt åhörarens sunda förnuftskunskap och hans förståelse av den föregående texten kan ett diskursorgan vara gammalt, förmedlat eller nytt. I detta dokument föreslår vi en uppmärksamhetsbaserad LSTM-modell för att ta itu med problemet med finkornig informationsstatusklassificering på ett stegvist sätt. Vårt tillvägagångssätt liknar hur människor behandlar uppgiften, dvs. bestämmer informationsstatusen för den nuvarande diskursenheten utifrån dess tidigare sammanhang. Experimentella resultat på ISNotes corpus (Markert et al., 2012) visar att (1) trots sitt måttliga resultat, vår modell med endast ord inbäddning funktioner fångar den nödvändiga semantiska kunskap som behövs för uppgiften i stor utsträckning; och (2) när införliva med ytterligare flera enkla funktioner, vår modell uppnår konkurrenskraftiga resultat jämfört med den state-of-the-art strategi (Hou et al., 2013) som kraftigt beror på massor av handgjorda semantiska funktioner.
REF föreslog en uppmärksamhetsbaserad LSTM-modell med förtränade ordinbäddningar för klassificering av informationsstatus och rapporterade måttliga resultat för överbryggande igenkänning.
Incremental Fine-grained Information Status Classification Using Attention-based LSTMs
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}