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文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——7.18 篇章语义分析的应用

7.18 篇章语义分析的应用 由于篇章语义分析以篇章结构和语义信息为分析目标，因此对机器翻译研究（MT，MachineTranslation）的促进作用最为直接。在已有的工作中，研究人员利用篇章语义分析技术从很多角度辅助机器翻译系统的性能提升。首先，篇章语义分析研究结果能够刻画 MT 系统的输入文本块之间的语义关系，这对 MT 系统更合理地组织翻译结果无疑是有益的[36] 。此外，篇章语义分析对....

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《中国人工智能学会通讯》——7.17 篇章语义分析方法概述

7.17 篇章语义分析方法概述 篇章语义分析主要有以下三个主流的研究方向。 以篇章结构为核心此类研究工作的目标是识别不同文本块之间的语义关系，例如条件关系、对比关系等，亦称为修辞关系识别。根据是否需要将文本分割为一系列彼此不相交的覆盖序列，可以将本类方法进一步分成两大类：第一类以修辞结构理论（RhetoricalStructure Theory） 和 篇 章 图 树 库（DiscourseGra....

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《中国人工智能学会通讯》——7.16 什么是篇章语义分析

7.16 什么是篇章语义分析 篇章（Discourse）是指由词和句子以复杂的关系链接而成，能够完成一定交际任务的完整连贯的语言单元。篇章语义分析（Discourse Analysis）是指在篇章层面上，将语言从表层的没有结构的文字序列转换为深层的有结构的机内表示，刻画篇章中的各部分内容的语义信息，并识别不同部分之间存在的语义关联，进而融合篇章内部信息和外部背景知识，更好地理解原文语义。篇章语义....

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《中国人工智能学会通讯》——7.15 篇章语义分析 ：让机器读懂文章

7.15 篇章语义分析 ：让机器读懂文章 自然语言处理的研究从词汇、词典的研究起步，近年来一直把句子作为核心的研究对象，对篇章的语义分析多是语言学家从理论上进行探索，计算机科学家对篇章范围语义现象的关注有限。但是，很多语义问题必须在篇章层面上才能够得到根本性的解决，比如“共指消解”、“语义关系识别”和“事件融合与关系识别”等。同时，这些篇章级语义问题的解决对于词汇级和句子级的分析同样具有反哺性的....

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