Representation learning in discourse parsing: A survey
Representation learning in discourse parsing: A survey
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语篇解析中的表征学习：一项调查
DOI：
10.1007/s11431-020-1685-2
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发表时间：
2020-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lizhen Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wei Song;Lizhen Liu
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Neural network based deep learning methods aim to learn representations of data and have produced state-of-the-art results in many natural language processing (NLP) tasks. Discourse parsing is an important research topic in discourse analysis, aiming to infer the discourse structure and model the coherence of a given text. This survey covers text-level discourse parsing, shallow discourse parsing and coherence assessment. We first introduce the basic concepts and traditional approaches, and then focus on recent advances in discourse structure oriented representation learning. We also introduce a trend of discourse structure aware representation learning that is to exploit discourse structures or discourse objectives for learning representations of sentences and documents for specific applications or for general purpose. Finally, we present a brief summary of the progress and discuss several future directions.
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DOI：
10.18653/v1/2020.acl-main.569
发表时间：
2020-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Longyin Zhang;Yu Xing;F. Kong;Peifeng Li;Guodong Zhou
通讯作者：
Longyin Zhang;Yu Xing;F. Kong;Peifeng Li;Guodong Zhou
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
R. Carolinesporlede
通讯作者：
R. Carolinesporlede
DOI：
10.3115/1699510.1699555
发表时间：
2009-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Ziheng Lin;Min-Yen Kan;H. Ng
通讯作者：
Ziheng Lin;Min-Yen Kan;H. Ng
DOI：
10.3115/v1/p14-1003
发表时间：
2014-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Sujian Li;Liang Wang;Ziqiang Cao;Wenjie Li
通讯作者：
Sujian Li;Liang Wang;Ziqiang Cao;Wenjie Li
DOI：
10.18653/v1/d19-1060
发表时间：
2019-08
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Mingda Chen;Zewei Chu;Kevin Gimpel
通讯作者：
Mingda Chen;Zewei Chu;Kevin Gimpel