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A Recurrent Neural Model with Attention for the Recognition of Chinese Implicit Discourse Relations

机译:一种注重汉语识别的递归神经网络模型   隐性话语关系

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摘要

We introduce an attention-based Bi-LSTM for Chinese implicit discourserelations and demonstrate that modeling argument pairs as a joint sequence canoutperform word order-agnostic approaches. Our model benefits from a partialsampling scheme and is conceptually simple, yet achieves state-of-the-artperformance on the Chinese Discourse Treebank. We also visualize its attentionactivity to illustrate the model's ability to selectively focus on the relevantparts of an input sequence.
机译:我们针对中文隐性话语引入了一种基于注意力的Bi-LSTM,并证明了将参数对作为联合序列建模可以胜过与单词顺序无关的方法。我们的模型得益于部分采样方案,概念上很简单,但是在Chinese Discourse Treebank上达到了最先进的性能。我们还可视化它的注意力活动,以说明模型选择性关注输入序列相关部分的能力。

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