基于外联关系的隐式篇章关系推理

针对隐式篇章关系(implicit discourse relation)分类性能较低的问题,提出一种基于"外联"关系的无监督隐式篇章关系推理方法.该方法继承"显式指导隐式"的关系推理模式,针对每个待测"论元对",在大规模外部数据资源中挖掘与其内容近似的显式"参考对",借助"参考对"的显式关系推理隐式关系.特别地,该方法侧重挖掘2个论元中能够协同触发篇章关系的文字片段(即"外联"成分),以"外联"成分间的关系为参考,推理"论元对"整体的篇章关系.利用宾州篇章树库(Penn discourse treebank,PDTB)对这一推理方法进行评测.实验结果显示,该方法在隐式篇章关系推理性能上获得显著提升,识别精确率达到54.12%,与现有主流推理方法性能对比,识别精确率提升11.82%.