För att minska bristen på märkta data, föreslår vi att använda tvåspråkigt avgränsade syntetiska implicita data för implicita diskurs relation erkännande. Dessa uppgifter utvinns ur en tvåspråkig meningsanpassad corpus enligt implicit/explicit missmatchning mellan olika språk. Inkorporera dessa data via en multi-task neural nätverksmodell uppnår betydande förbättringar över baslinjer, på både den engelska PDTB och kinesiska CDTB datauppsättningar.
Den strategi som är i andemening mest liknar vår är genom REF, som extraherade tvåspråkiga-konsekterade syntetiska implicita data från en mening-aligned engelsk-kinesiska corpus och fick förbättringar genom att införliva dessa data via en multi-task neurala nätverk på 4-vägs klassificering.
Bilingually-constrained Synthetic Data for Implicit Discourse Relation Recognition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}