基于语义场景的隐式篇章关系检测方法 - 山东大学学报（理学版）.pdf

　第４９卷　第１１期 山　东　大　学　学　报　（理　学　版） ２０１４年１１月　 　　　　　 　Ｖｏｌ．４９　 Ｎｏ．１１　　　　　ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ） Ｎｏｖ．２０１４　 　文章编号：１６７１９３５２（２０１４）１１００５９０９　　　ＤＯＩ：１０６０４０／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１９３５２３２０１４０７７ 基于语义场景的隐式篇章关系检测方法  严为绒，洪宇 ，朱珊珊，车婷婷，姚建民，朱巧明 （苏州大学计算机科学与技术学院，江苏 苏州２１５００６） 摘要：针对篇章隐式关系检测较难的问题，提出了一种基于语义场景匹配的平行推理方法。该方法利用框架语义 学，将论元抽象为概念一级的语义描述（简称语义场景），实现描述形式的压缩。基于大规模静态数据，通过语义 场景的匹配挖掘可比较论元辅助关系推理。该方法能够在保证检测精度的同时，提升检测效率。利用宾州篇章 树库（ｐｅｎｎｄｉｓｃｏｕｒｓｅｔｒｅｅｂａｎｋ，ＰＤＴＢ）对这一检测方法进行评测，检测精度为５５２６％。 关键词：篇章关系；隐式篇章关系；语义场景；ＰＤＴＢ 中图分类号：ＴＰ３９１　　　文献标志码：Ａ Ｍｅｔｈｏｄｏｆｉｍｐｌｉｃｉｔｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｓｓｃｅｎａｒｉｏ  ＹＡＮＷｅｉｒｏｎｇ，ＨＯＮＧＹｕ ，ＺＨＵＳｈａｎｓｈａｎ，ＣＨＥＴｉｎｇｔｉｎｇ，ＹＡＯＪｉａｎｍｉｎ，ＺＨＵＱｉａｏｍｉｎｇ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｏｃｈｏｗＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００６，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｉｍｐｌｉｃｉｔｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｈａｓａｈｉｇｈｅｒｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ．Ｆｏｒｔｈｉｓ，ａｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｉｍ ｐｌｉｃｉｔｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｓｓｃｅｎａｒｉｏ．Ｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｆｏｒｍｗａｓｒｅａｌｉｚｅｄｂｙｆｒａｍｅｓｅｍａｎｔｉｃｓ ｔｈａｔａｂｓｔｒａｃｔａｒｇｕｍｅｎｔａｓｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｓｅｍａｎｔｉｃｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ（ｓｅｍａｎｔｉｃｓｓｃｅｎａｒｉｏ），ａｎｄｔｈｅｎｍｉｎｅｔｈｅｃｏｍｐａｒａｂｌｅａｒｇｕｍｅｎｔ ｐａｉｒｓｔｈｒｏｕｇｈｓｅｍａｎｔｉｃｓｓｃｅｎａｒｉｏｆｒｏｍｌａｒｇｅｓｃａｌｅｓｔａｔｉｃｄａｔａ．Ｉｔｃａｎｅｎｓｕｒｅａｃｃｕｒａｃｙｗｈｉｌｅｉｍｐｒｏｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ． ＴｈｅｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｗａｓｄｅｔｅｃｔｅｄｉｎＰｅｎｎＤｉｓｃｏｕｒｓｅＴｒｅｅｂａｎｋ（ＰＤＴＢ）．Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｃａｎｒｅａｃｈｔｏ５５２６％． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎ；ｉｍｐｌｉｃｉｔｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎ；ｓｅｍａｎｔｉｃｓｓｃｅｎａｒｉｏ；ＰＤＴＢ ０　引言 篇章关系推理的核心任务是自动检测特定语篇内两两文字片段之间的语义或修辞关系（统称篇章关 系）。其中，文字片段往往是语义完整且内聚的文字序列，包括句子、子句或文本块，简称论元。根据 ［１２］ ＰＤＴＢ 的任务体系及指南，篇章关系包含４大类，即对比、因果、条件和时序关系。篇章关系检测在自然语 ［３４］ 言处理领域有着广泛的应用，如因果关系可用于自动问答系统和事件因果关系检测 ；对比关系可用于情 ［５］