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基于汉语框架语义网的篇章关系识别
引用本文:李国臣,张雅星,李茹.基于汉语框架语义网的篇章关系识别[J].中文信息学报,2017,31(6):172.
作者姓名:李国臣  张雅星  李茹
作者单位:1.山西大学 计算机与信息技术学院,山西 太原 030006;
2.太原工业学院 计算机工程系,山西 太原 030008;
3.山西大学 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西 太原 030006;
4.山西省大数据挖掘与智能技术协同创新中心,山西 太原 030006
基金项目:国家自然科学基金(61373082);国家863计划(2015AA015407);国家自然科学基金(61432011,61772324,U1435212)
摘    要:篇章关系识别是篇章分析中一项具有挑战性的子任务。传统的篇章关系分析主要是用篇章的局部特征对篇章关系进行分析,但是局部特征无法直接诠释篇章单元的外部语义关系,因此该文基于汉语框架语义网识别篇章关系,在框架语义层面对篇章单元进行分析。该文主要利用汉语框架语义网中的目标词,对篇章单元进行分析,从而识别出篇章关系。实验结果表明,核心目标词能更完整地表达篇章单元的核心语义,对篇章关系的识别有较好的效果。

关 键 词:篇章关系  汉语框架语义网  篇章单元  核心目标词  

Discourse Relation Recognition Based on Chinese FrameNet
LI Guochen,ZHANG Yaxing,LI Ru.Discourse Relation Recognition Based on Chinese FrameNet[J].Journal of Chinese Information Processing,2017,31(6):172.
Authors:LI Guochen  ZHANG Yaxing  LI Ru
Affiliation:1.School of Computer & Information Technology,Shanxi University,Taiyuan,Shanxi 030006,China;2.Department of Computer Engineering, Taiyuan Insititute of Technology,Taiyuan,Shanxi 030008,China;3.Key Laboratory of Computation Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education,
Shanxi University,Taiyuan,Shanxi 030006,China;4.Collaborative Innovation Center of Big Data Mining and Intelligent Technology in Shanxi,Taiyuan,Shanxi 030006,China
Abstract:Discourse Relation Recognition is a challenging sub-task in discourse analysis. The traditional discourse relation analysis aims to use the local feature of discourses to analyze the discourse relation. Since the local feature cannot directly explain the external semantic relation of the discourse unites, we recognize the discourse relation based on Chinese framenets and analyze it via frame semantics. In this paper, we can recognize the discourse relation by analyzing the discourse units with the targets in Chinese framenets. Experiments show that the core target can perfectly express the core semantics of discourse unites and improve the performance of discourse relation recognition.
Keywords:discourse relation  Chinese FrameNet  discourse units  core target  
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