0. 摘要
1. 引言
（1）有利於篇章文本結構化
（2）具有廣泛的應用價值
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篇章的因果關系：用於自動問答和事件關系抽取；
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對比關系：用於研究情感分析；
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擴展關系：用於自動文摘和篇章關鍵詞抽取。
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另外，在機器翻譯中也得到廣泛應用。
2. 語料資源
RSTDT、PDTB、HIT-CDTB
RSTDT、PDTB和HIT-CDTB之間的差異
其次介紹三種語料的 標注過程、基本組成 及 相應的實例分析。
2.1 三種語言學資源的區別
2.2 RST篇章樹庫(RSTDT)概述
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修辭結構：是指篇章內各片段間，依靠 語義修辭關系 進行相互連接，構成整體篇章關系層次結構。
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基本篇章單元（EDU）：對篇章文本進行切分，目的是 形成若干句型獨立且能表達一定語義的片段
針對 RSTDT 中定義的 修辭結構關系，列舉實例如圖1所示。根據上述標注方法：
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首先根據文本語義將原句切分為三個EDU；
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然后識別相鄰EDU間的修辭關系，並將原句表示成層次化的樹形結構。
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如圖1所示，EDU2與EDU3存在 “對比（Con trast）”關系，而 EDU2和EDU3整體 與 EDU1存在 “時序之后（ Temporal-After）”關系，形成修辭關系結構樹。
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根據“衛星中心”理論，箭頭由表示修飾的輔助成分 (Satellite)指向語義關系的中心（Nucle-us)
2.3 賓州篇章樹庫（PDTB）概述
小結：
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論元： 由 連接詞 銜接的兩個片段
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由連接詞引導的論元 記為Arg2，另一論元為Arg1。Arg1和Arg2組成“論元對”
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顯隱式篇章關系，是PDTB根據論元間是否包含連接詞進行划分的。
針對目前研究重點關注的顯式與隱式關系類型，具體實例分析如下：
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PDTB中的顯式關系，如例1所示，由連接詞“but（但是）” 引導的 Arg1和Arg2間 的篇章關系屬於 “對比（ Comparison）”關系。
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相對地，隱式關系如例2所示，論元對之間無連接詞，但能 根據語義 推斷 論元對 之間屬於“時序（Temporal）”關系。
- 例2中用方括號注明的 “Implicit=at the time” 是人為添加的，表明論元間的隱式連接詞為“ at the time（當時）”。
2.4 中文篇章樹庫（HIT-CDTB）概述
3. 篇章關系分析任務及評測方法
3.1 修辭結構關系分析
3.2 篇章語義關系分析(基於PDTB和HIT-CDTB)
目前篇章語義分析，主要針對 篇章片段中的語義連接關系 進行識別並分類。
- 任務定義
PDTB 和 HIT-CDTB語料都是針對 篇章語義分析研究 展開標注的。
其中，關於顯隱式篇章關系的研究較多，下面以PDTB為例進行介紹。
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評測方法
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分別針對 各個篇章語義關系的分類性能 及 篇章語義關系分類的整體性能 進行評測。
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其中，通過 構建多個分類器 預測 各個 篇章語義關系的分類結果。
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如，評估 因果關系 的分類性能，可以將該類別的實例作為正例，其他關系類別的實例作為負例。
- 由此，構建二元分類器。
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通過 准確率P、召回率R、F值、精確率Accuracy 等評測指標，分析該篇章語義關系分類器性能。
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在評估 篇章語義關系整體分類性能 時，采用 多元分類器，通過 精確率 衡量分類性能。
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