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基于语义和主题模型的宏观篇章关系识别方法

【摘要】 篇章关系识别旨在分析篇章单元之间的逻辑关系。相较于微观层面，由于缺少明显关系连接词和更大的篇章单元粒度，宏观篇章关系识别更加困难。对此，文章提出一种将篇章单元语义信息建模和主题信息建模相结合的方法，能够压缩篇章单元的表示，更好发掘篇章单元之间隐含的语义关系。在基于中文宏观篇章树库（MCDTB）语料的实验中，有效识别了样例较少的篇章关系类别，并从整体上提高了篇章关系识别的性能。

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