I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för dokumentbaserad diskursanalys genom att man genomför en global A*-sökning över utrymmet för möjliga strukturer, samtidigt som man optimerar ett globalt kriterium i förhållande till de potentiella sammanhållningsförhållandena. Befintliga metoder för diskursen analys har hittills förlitat sig på giriga sökstrategier eller begränsat sig till mening-nivå diskurs tolkning. En annan fördel med vår strategi, jämfört med andra globala alternativ (som Maximum Spanning Tree avkodning algoritmer), är dess flexibilitet i att kunna integrera begränsningar (inklusive språkligt motiverade sådana som Right Frontier Constraint). Slutligen ger vårt dokument det första diskurstolkningssystemet för franska; vår utvärdering görs på Annodis corpus. Medan vi använder mycket mindre träningsdata än tidigare metoder än tidigare arbete på engelska, lyckas vårt system uppnå toppmoderna resultat, med F1-poäng på 66,2 och 46,8 jämfört med omärkta och märkta referensstrukturer.
REF föreslog en text-nivå diskurs tolkning algoritm genom att utföra en A * global sökning över utrymmet för möjliga diskursstrukturer samtidigt optimera ett globalt kriterium över uppsättningen av potentiella sammanhållningsrelationer.
Constrained Decoding for Text-Level Discourse Parsing
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}