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基于语义和主题模型的宏观篇章关系识别方法

2021-08-31周俊颢朱巧明蒋峰褚晓敏李培峰

山西大学学报(自然科学版) 2021年3期
关键词:语义模型

周俊颢,朱巧明,蒋峰,褚晓敏,李培峰

(苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006)

0 引言

随着自然语言处理领域的发展,研究者关注的研究对象也从传统的字词级别向句子、段落等级别转变。篇章分析是自然语言处理领域的重点和难点,连续的句子和段落构成的整体称为篇章。篇章分析旨在考察篇章的连贯性和衔接性,可以为情感分析[1]、摘要抽取[2]等自然语言处理下游任务提供有力的支持。依照篇章单元的大小,篇章分析分为微观篇章分析和宏观篇章分析,微观篇章分析以子句或句子作为篇章单元(Elementary Discourse Units,简称EDUs),而宏观篇章分析则以段落或段落群作为篇章单元[3]。

在篇章文本中,每一个篇章单元都不是孤立存在的,而是通过一定的逻辑关系连接在一起的。篇章分析的目的就是分析篇章的结构和篇章单元之间的关系,进而更好地研究和揭示篇章文本的连贯性。而宏观篇章分析聚焦于段落之上的篇章结构研究,从整体上和更高层次上解释篇章的结构和语义。

为了更好地介绍宏观篇章关系,本文以宾州中文树库(CTB 8.0)[4]中的一篇文章(chtb_0020.nw.raw)为例来说明宏观篇章关系,如图1 所示。

图1 黄河“金三角”成为新的投资热点Fig. 1 Yellow River“Golden Triangle”has become a new hot spot for investment

标题“黄河‘金三角’成为新的投资热点”揭示了篇章的主题。段落(1)开篇点题,起到了揭示主题的作用。在此之后,段落(2)讲述了风陵渡经济开发区的基本情况,介绍了风陵渡经济开发区成为新的投资热点的背景,段落(2)是段落(1)的背景,这两个篇章单元形成了背景关系。……

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