ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Tekstkohærensscore — Modellering af lokal kohærens

Tekstkohærensscore beregner en kohærensscore på dokumentniveau ved hjælp af maskinlæring, med udgangspunkt i den entitetsbaserede lokale kohærensmodel introduceret af Barzilay og Lapata (2008). Den måler, hvor godt sætningerne i en tekst hænger sammen, ved at anvende enten en entitetsgittermodel, en grafbaseret tilgang eller en transformerbaseret model.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  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

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 1). Text Coherence Scoring (Local Coherence Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/text-mining/text-coherence-scoring · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026