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隐式篇章关系分类主要任务是在显式关联线索缺失的情况下,自动检测特定论元之间的语义关系类别。前人研究显示,语言学特征能够有效辅助隐式篇章关系的分类。目前,主流检测方法由于缺少足够的已标注隐式训练样本,导致分类器无法准确学习各种分类特征,分类精确率仅约为40%。针对这一问题,该文提出一种基于训练样本集扩展的隐式篇章关系分类方法。该方法首先借助论元向量,以原始训练样本集为种子实例,从外部数据资源中挖掘与其在语义以及关系上一致的＂平行训练样本集＂;然后将＂平行训练样本集＂加入原始训练样本集中,形成扩展的训练样本集