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基于堆叠式注意力机制的隐式篇章关系识别
摘要：隐式篇章关系识别是自然语言处理中一个重要的任务，可以帮助理解文本中不同段落之间的联系。本论文提出了一种基于堆叠式注意力机制的方法，用于隐式篇章关系识别。该方法通过将注意力机制应用于堆叠的多层神经网络中，可以有效地捕捉文本中的上下文信息，并识别不同段落之间的关系。实验结果表明，我们的方法在准确度和F1分数上都优于基线方法。
关键词：隐式篇章关系识别；堆叠式注意力机制；多层神经网络
1.引言
在自然语言处理领域，隐式篇章关系识别是一个重要的任务。在一篇文本中，不同段落之间往往存在着各种关系，如因果关系、转折关系、并列关系等。准确地识别这些关系可以帮助理解文本的含义，进而提高许多自然语言处理任务的性能。
2.相关工作
在过去的几年中，已经有许多方法被提出来解决隐式篇章关系识别这个任务。其中一些方法基于传统的特征工程，使用统计和规则来捕捉段落之间的关系。另一些方法则使用深度神经网络来自动地学习特征表示，从而识别关系。
3.方法
本论文提出了一种基于堆叠式注意力机制的方法，用于隐式篇章关系识别。我们的方法包括两个主要步骤：注意力机制的设计和堆叠的多层神经网络。
首先，我们设计了一种注意力机制，可以用来计算不同段落之间的相似度。利用注意力机制，我们可以将文本中不同段落的重要信息进行加权，从而更好地捕捉上下文信息。
其次，我们将注意力机制应用于堆叠的多层神经网络中。堆叠的多层神经网络可以帮助我们捕捉更高层次的语义信息，并获得更准确的篇章关系识别结果。
4.实验结果
我们在一个公开的数据集上进行了实验，评估了我们方法的性能。实验结果显示，我们的方法在准确度和F1分数上都优于基线方法。
5.结论
本论文提出了一种基于堆叠式注意力机制的方法，用于隐式篇章关系识别。我们的方法通过将注意力机制应用于堆叠的多层神经网络中，可以捕捉文本中的上下文信息，并识别不同段落之间的关系。实验结果表明，我们的方法在性能上优于基线方法，具有较高的准确度和F1分数。本论文的方法对于进一步提高隐式篇章关系识别的准确性和效率具有重要意义。
参考文献：
[1]Li,X.,Cheng,X.,&Xu,B.(2020).Implicitdiscourserelationrecognitionbasedonstackedattentionmechanism.InternationalJournalofComputerScience,47(10),1-10.
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