【摘 要】
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话题分割是自然语言处理领域的经典任务之一,其目标是将输入的篇章分割成语义连续的段落.先前的工作使用基于词频、隐式、序列以及Transformer的方法来编码句子,忽略了对篇章整体语义信息的建模.因此,该文采用篇章结构图网络编码句子,获得具有篇章全局信息的句子表示用于话题分割.具体地,该模型首先为每一个篇章单独建图,其中包含篇章的所有句子和单词节点以及它们之间的邻接信息.然后,模型使用门控图神经网络对图进行迭代,得到包含篇章全局信息的句子表示.它们被进一步送入Bi-LSTM层以预测话题分割点.实验结果表明,
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
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话题分割是自然语言处理领域的经典任务之一,其目标是将输入的篇章分割成语义连续的段落.先前的工作使用基于词频、隐式、序列以及Transformer的方法来编码句子,忽略了对篇章整体语义信息的建模.因此,该文采用篇章结构图网络编码句子,获得具有篇章全局信息的句子表示用于话题分割.具体地,该模型首先为每一个篇章单独建图,其中包含篇章的所有句子和单词节点以及它们之间的邻接信息.然后,模型使用门控图神经网络对图进行迭代,得到包含篇章全局信息的句子表示.它们被进一步送入Bi-LSTM层以预测话题分割点.实验结果表明,与其他基准系统相比,该模型能够获得更适合话题分割任务的句子表示,在多个流行的数据集上性能最好.
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