隐含篇章关系预测中的句子邻居分析
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了三种新的方法来整合上下文在句子关系预测任务中：（1）直接邻居、（2）扩展窗口邻居和（3）部分智能随机邻居。研究结果表明，在篇章关系分类任务中，超过一个篇章单元的上下文包含是有害的。
我们提出了一种新型模型，用于隐含语篇关系分类任务。该模型结合了强大的上下文表示模块、双边多角度匹配模块和全局信息融合模块。在PDTB数据集上，相比于BERT和其他最先进系统，我们的模型表现提高了约8％；在CoNLL 2016数据集上提高了约16％。我们还分析了不同模块在任务中的有效性，并展示了不同表示学习层次对结果的影响。
