Att tolka diskurs är en utmanande uppgift för behandling av naturligt språk. I detta dokument tar vi ett datadrivet tillvägagångssätt för att identifiera argument för explicit diskurs Samband. I motsats till tidigare arbete gör vi inga antaganden om argumentens spännvidd och anser att tolkning som en symbolisk nivå sekvens märkning uppgift. Vi utformar argumentet segmentering uppgift som en kaskad av beslut baserade på villkorliga slumpmässiga fält (CRFs). Vi utbildar CRFs på lexikala, syntaktiska och semantiska funktioner som extraheras från Penn Discourse Treebank och utvärderar funktionskombinationer på den vanliga testspliten. Vi visar att den bästa kombinationen av funktioner inkluderar syntaktiska och semantiska funktioner. Den jämförande felanalysen undersöker prestandavariabiliteten över bindvävstyper och argumentpositioner.
Som ett representativt linjärt taggning tillvägagångssätt, REF gjutna argument märkning som en linjär taggning uppgift med villkorliga slumpmässiga fält.
Shallow Discourse Parsing with Conditional Random Fields
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}