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隐含篇章关系预测中的句子邻居分析
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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提出了一种新型模型用于隐含语篇关系分类任务。
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模型结合了上下文表示模块、双边多角度匹配模块和全局信息融合模块。
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在PDTB数据集上，模型表现比BERT和其他系统提高了约8%。
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在CoNLL 2016数据集上，模型表现提高了约16%。
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分析了不同模块在任务中的有效性。
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展示了不同表示学习层次对结果的影响。
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