Process / pipeline

Text Coherence Scoring — Local Coherence Modeling

テキストの一貫性スコアリングは、BarzilayとLapata(2008)によって導入されたエンティティベースのローカル一貫性モデルに根ざした、機械学習による文書レベルの一貫性スコアを計算します。これは、エンティティグリッドモデル、グラフベースのアプローチ、またはトランスフォーマーベースのモデルのいずれかを使用して、テキストの文がどれだけうまくまとまっているかを測定します。

MethodMindで開く近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

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

出典

  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

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 1). Text Coherence Scoring (Local Coherence Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/text-mining/text-coherence-scoring · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026