Discourse tolkning betraktas som en av de mest utmanande naturliga språkbearbetning (NLP) uppgifter. Implicit diskurs relation klassificering är flaskhalsen för diskurs tolkning. Utan vägledningen av explicit diskurs Samband, relationen av mening par är mycket svårt att sluta sig till. Detta papper föreslår en stapling neurala nätverk modell för att lösa klassificeringsproblem där en konvolutionell neurala nätverk (CNN) används för mening modellering och ett samarbete gated neurala nätverk (CGNN) föreslås för funktionsomvandling. Vår utvärdering och våra jämförelser visar att den föreslagna modellen överträffar tidigare toppmoderna system.
REF föreslår en stapling neural nätverksmodell för att lösa klassificeringsproblem.
A Stacking Gated Neural Architecture for Implicit Discourse Relation Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}