【摘 要】
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事件可信度表示文本中事件的真实状况,描述了事件是一个事实,或者是一种可能性,又或是一种不可能,是自然语言处理中一个重要的语义任务.目前,大多数关于事件可信度分析的方法都集中在句子级,很少涉及篇章级的事件可信度分析.本文基于卷积神经网络,结合篇章中的句子级特征(包括句子的语义、语法以及线索词特征表示),使用对抗训练来识别篇章可信度.在中英文数据集上的结果显示,本文的方法与Qian的相比,微平均F1值
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院 苏州 215006
【出 处】
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
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事件可信度表示文本中事件的真实状况,描述了事件是一个事实,或者是一种可能性,又或是一种不可能,是自然语言处理中一个重要的语义任务.目前,大多数关于事件可信度分析的方法都集中在句子级,很少涉及篇章级的事件可信度分析.本文基于卷积神经网络,结合篇章中的句子级特征(包括句子的语义、语法以及线索词特征表示),使用对抗训练来识别篇章可信度.在中英文数据集上的结果显示,本文的方法与Qian的相比,微平均F1值分别提高了3.51％和6.02％,宏平均F1值分别提升了4.63％和9.97％.同时,该方法在训练速度上也提高了4倍.
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