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基于树核的隐式篇章关系识别
Implicit Discourse Relation Recognition Based on Tree Kernel作者机构：苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006
出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)
年 卷 期：2013年第24卷第5期
页 面：1022-1035页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(60970056 90920004) 国家高技术研究发展计划(863)(2012AA011102) 高等学校博士学科点专项科研基金(20093201110006) 江苏省自然科学基金(BK2011282) 江苏省高校自然基金(11KIJ520003) 江苏省普通高校研究生科研创新计划(CXZZ11_0101)
摘 要：隐式篇章关系识别是篇章结构分析中最具有挑战性的任务之一.传统的方法注重篇章中的概念和意义特征,导致系统的性能不高.系统地探索了篇章中的浅层语义信息和以态度韵为导向的句子级情感等平面特征的有效性,同时提出了一种简单而有效的树核方法,最后采用复合核方法加以集成.在Penn Discourse Treebank(PDTB)2.0语料库上的实验结果表明,引入浅层语义和情感等信息后,准确率得到显著提升.
