Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Kernel Based Discourse Relation Recognition with Temporal Ordering Information"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Kernel Based Discourse Relation Recognition with Temporal Ordering Information"
Phượng Uyên
55
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Syntactic knowledge is important for discourse relation recognition. Yet only heuristically selected flat paths and 2-level production rules have been used to incorporate such information so far. In this paper we propose using tree kernel based approach to automatically mine the syntactic information from the parse trees for discourse analysis, applying kernel function to the tree structures directly. | Kernel Based Discourse Relation Recognition with Temporal Ordering Information WenTing Wang1 Jian Su1 institute for Infocomm Research 1 Fusionopolis Way 21-01 Connexis Singapore 138632 wwang sujian @i2r.a-star.edu.sg Chew Lim Tan2 Department of Computer Science University of Singapore Singapore 117417 tacl@comp.nus.edu.sg Abstract Syntactic knowledge is important for discourse relation recognition. Yet only heuristically selected flat paths and 2-level production rules have been used to incorporate such information so far. In this paper we propose using tree kernel based approach to automatically mine the syntactic information from the parse trees for discourse analysis applying kernel function to the tree structures directly. These structural syntactic features together with other normal flat features are incorporated into our composite kernel to capture diverse knowledge for simultaneous discourse identification and classification for both explicit and implicit relations. The experiment shows tree kernel approach is able to give statistical significant improvements over flat syntactic path feature. We also illustrate that tree kernel approach covers more structure information than the production rules which allows tree kernel to further incorporate information from a higher dimension space for possible better discrimination. Besides we further propose to leverage on temporal ordering information to constrain the interpretation of discourse relation which also demonstrate statistical significant improvements for discourse relation recognition on PDTB 2.0 for both explicit and implicit as well. 1 Introduction Discourse relations capture the internal structure and logical relationship of coherent text including Temporal Causal and Contrastive relations etc. The ability of recognizing such relations between text units including identifying and classifying provides important information to other natural language processing systems such as language generation document
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "String Re-writing Kernel"
Báo cáo khoa học: "Kernel Based Discourse Relation Recognition with Temporal Ordering Information"
Báo cáo khoa học: "Convolution Kernel over Packed Parse Forest"
Báo cáo khoa học: "Semantic Role Labeling Systems for Arabic using Kernel Methods"
Báo cáo khoa học: "Fast, Space-Efficient, non-Heuristic, Polynomial Kernel Computation for NLP Applications"
Báo cáo khoa học: "Text Segmentation with LDA-Based Fisher Kernel"
Báo cáo khoa học: "Kernel-Based Pronoun Resolution with Structured Syntactic Knowledge"
Báo cáo khoa học: "A Hybrid Convolution Tree Kernel for Semantic Role Labeling"
Báo cáo khoa học: "A Composite Kernel to Extract Relations between Entities with both Flat and Structured Features"
Báo cáo khoa học: "A Grammar-driven Convolution Tree Kernel for Semantic Role Classification"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.