コヒーレンス評価のための統一的なデータ拡張フレームワーク

コヒーレンス評価は、ディスコースの構造と組織を評価することを目的とする。データ拡張は重要な役割を果たすが、従来の手法は発見的なルールに依存しており、コヒーレンスの重要な側面を捉えきれていない。本研究では、言語理論に基づいて、グローバルとローカルの両側面のコヒーレンスを統一的にモデル化する新しいデータ拡張フレームワークを提案する。特に、生成的な手法を用いてローカルコヒーレンスを捉えることで、従来手法を大きく上回る性能を実現している。