ScholarGate
Asistent
Process / pipeline

Bodování koherence textu — Modelování lokální koherence

Bodování koherence textu vypočítává skóre koherence na úrovni dokumentu pomocí strojového učení, vycházející z modelu lokální koherence založeného na entitách, který představili Barzilay a Lapata (2008). Měří, jak dobře věty textu do sebe zapadají, a to buď pomocí modelu entity-grid, grafového přístupu, nebo modelu založeného na transformerech.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Barzilay, R. & Lapata, M. (2008). Modeling Local Coherence: An Entity-Based Approach. Computational Linguistics, 34(1), 1-34. DOI: 10.1162/coli.2008.34.1.1
  2. Guinaudeau, C. & Strube, M. (2013). Graph-based Local Coherence Modeling. Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 93-103. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). Text Coherence Scoring (Local Coherence Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/text-mining/text-coherence-scoring

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateText Coherence Scoring (Text Coherence Scoring (Local Coherence Modeling)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/text-mining/text-coherence-scoring · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026