Implicit diskurs relation erkännande är en utmanande uppgift i det naturliga språket bearbetning fält, men viktigt för många tillämpningar såsom qu estion svar, sumarizat jon och så vidare. Tidigare forskning använde antingen konst ifficially skapat implicita diskurs relat joner med bindväv avlägsnade från m exp licit relationer eller kommenterade implicita relat joner som träningsdata för att upptäcka möjliga implicita relationer, och inte ytterligare urskilja vilka exempel är lämpliga för att vara träningsdata. Denna uppsats är första gången att tillämpa ett d ifferent typiskt / atypiskt perspektiv för att välja den mest lämpliga diskurs relation examen les som träningsdata. För att särskilja typiska och atypiska exempel för varje diskurs relation, föreslås en ny enda centroid kluster algoritm. Med denna typiska/atypiska distinktion strävar vi efter att känna igen dessa lätt identifierade samtalsrelationer på ett mer rättframt sätt för att främja utförandet av det implicita relationsigenkänningen. De experimentella resultaten bekräftar att den föreslagna nya metoden överträffar de senaste metoderna.
REF föreslog att man differentierar typiska och atypiska exempel för varje relation och utökar utbildningsdata för implicita endast genom typiska explicita uppgifter.
Implicit Discourse Relation Recognition by Selecting Typical Training Examples
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}