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俄语轻量级核指代消解：基于分层语篇特征的方法
本研究提出了一种新方法，通过引入修辞信息到神经共指消解模型中，来明确捕获层次化语篇中的指代选择，并使用多语言实体感知语言模型 LUKE，在 RuCoCo-23 共指消解任务上评估了该方法的性能。实验表明，使用修辞距离的最佳模型在开发集 (
PDFa year ago
使用动态上下文图进行对话语义解析
本文讨论了使用动态子图和图形神经网络在上下文中交互地将用户话语映射为可执行的逻辑形式，并证明这种方法在处理对话信息方面更好。
PDFa year ago
KDD使用周边上下文和时间演化增强的行内引文分类
本文提出了一个名为 3Cext 的数据集，通过使用邻近的上下文句子来分析文章之间的对比和暗示关系，提出了基于 Transformer 的神经网络 PeriCite，能更好地融合周边句子和领域知识来进行文章内的引文分类任务，并在 3Cext
PDFa year ago
ACL走向话语注释框架的统一化
通过自动化手段实现不同注释框架的统一，对结构复杂性以及多任务学习和图形模型的应用进行探索和评估。
PDF2 years ago
针对预训练和微调语言模型的大规模语篇结构理解
本文针对预训练和微调语言模型中的语篇信息进行了深入分析，提出了一种新颖的推断语篇结构的方法，探讨了 BERT 和 BART 模型中内在语篇理解的精确性，同时评估了生成的结构与多种基准模型的相似性以及它们在模型内部和模型之间的分布。
PDF2 years ago
ACL预训练语言模型的话语探测
本文使用七种预训练语言模型，运用七种篇章探测任务，将研究重点从句子级别上升到文档级别上，最终发现 BART 是捕获篇章信息能力最好的模型，但只有其编码器部分表现最佳，BERT 作为基准模型也出奇地表现良好，并且不同层次的模型对篇章信息的刻画
PDF3 years ago
AAAI使用树形自编码器进行话语结构的非监督学习
通过无监督学习的隐式树归纳框架，提出了一种新的策略来生成结构化的文本，例如语法分析、话语分析等，以及更倍覆盖的话语树库，并在多个领域中展示了具有前景的结果。
PDF4 years ago
更大范围的上下文语言建模
在这项研究中，我们提出了一种新的方法将语料库级别的语篇信息纳入语言模型中，称之为 “大背景语言模型”。我们采用基于长短时记忆单元 (LSTM) 的晚期融合方法，通过对 IMDB、BBC 和 Penn Tree Bank 三个语料库的评估，证
PDF9 years ago