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Cross-lingual discourse relation analysis: a corpus study and a semi-supervised classification system

Par Conseil national de recherches du Canada

AuteurRechercher : ; Rechercher : 1; Rechercher :
Affiliation
  1. Conseil national de recherches du Canada. Technologies de l'information et des communications
FormatTexte, Article
Conférence25th International Conference on Computational Linguistics, August 23-29 2014, Dublin, Ireland
Résumé
We present a cross-lingual discourse relation analysis based on a parallel corpus with discourse information available only for one language. First, we conduct a corpus study to explore differences in discourse organization between Chinese and English, including differences in information packaging, implicit/explicit discourse expression divergence, and discourse connective ambiguities. Second, we introduce a novel approach to learning to recognize discourse relations, using the parallel corpus instead of discourse annotation in the language of interest. Our resulting semi-supervised system reaches state-of-art performance on the task of discourse relation detection, and outperforms a supervised system on discourse relation classification.
Date de publication
Maison d’éditionAssociation for Computational Linguistics
Dans
  • 25th International Conference on Computational Linguistics 1 : 577–586.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
Numéro NPARC23000181
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Identificateur de l’enregistrement0d21da88-d16f-46e9-8f54-faea7be00c89
Enregistrement créé2016-06-16
Enregistrement modifié2020-04-22
Date de modification :