基于单句表示的篇章事件可信度识别方法
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张刘敏
张赟
李培峰
《中文研究》
2020年4期
摘要:
事件可信度表示文本中事件的真实状况，描述了事件是否是一个事实，或是一种可能还是不可能的情形，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。该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，该文方法与最新的实验结果相比，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。
