【摘 要】
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中文隐式篇章关系识别是一个具有挑战性的任务,其难点在于如何捕获论元的语义信息。该文提出了一个模拟人类双向阅读和重复阅读过程的三层注意力网络模型(TLAN)用于识别中文
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省计算机信息技术处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773276,61772354,61836007)
论文部分内容阅读
中文隐式篇章关系识别是一个具有挑战性的任务,其难点在于如何捕获论元的语义信息。该文提出了一个模拟人类双向阅读和重复阅读过程的三层注意力网络模型(TLAN)用于识别中文隐式篇章关系。首先,使用Self-Attention层对论元进行编码;然后,通过细粒度的Interactive Attention层模拟双向阅读过程以生成包含交互信息的论元表示,并且通过非线性变换获得论元对信息的外部记忆;最后,通过包含外部记忆的注意力层来模拟重复阅读过程,在论元对记忆的引导下生成论元的最终表示。在中文篇章树库(CDTB)上进
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