《表2 模型的实验结果：运用多层注意力神经网络识别中文隐式篇章关系》

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《运用多层注意力神经网络识别中文隐式篇章关系》

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在CDTB上进行的四分类实验结果如表2所示，可以看到本文提出的模型在Micro-F1和Macro-F1上都取得了最好的性能。相比于依赖人工构建语言学特征的传统方法，神经网络模型表现出了可比较的性能，特别是在“解说”关系上F1值获得了从2.1到5.8的提升，充分说明了神经网络方法能够有效地捕获论元中的深层语义信息，对于篇章关系识别任务是有效的。