在本文中，我們深入探討了篇章分析的概念及其在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中的研究主題，以及兩種先進(jìn)的話語分割方法：基于詞匯句法樹的統(tǒng)計(jì)模型和基于BiLSTM-CRF的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

關(guān)注TechLead，分享AI全維度知識(shí)。作者擁有10+年互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)、AI產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)、團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，同濟(jì)本復(fù)旦碩，復(fù)旦機(jī)器人智能實(shí)驗(yàn)室成員，阿里云認(rèn)證的資深架構(gòu)師，項(xiàng)目管理專業(yè)人士，上億營收AI產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人。

一、引言

篇章分析在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域是一個(gè)不可或缺的研究主題。與詞語和句子分析不同，篇章分析涉及到文本的更高級別結(jié)構(gòu)，如段落、節(jié)、章等，旨在捕捉這些結(jié)構(gòu)之間的復(fù)雜關(guān)系。這些關(guān)系通常包括但不限于銜接、連貫性和結(jié)構(gòu)等方面，它們不僅對理解單一文本有重要意義，還在多文本、跨文本甚至跨模態(tài)的分析中起到至關(guān)重要的作用。從推薦系統(tǒng)的個(gè)性化內(nèi)容生成，到機(jī)器翻譯的文本質(zhì)量優(yōu)化，再到對話系統(tǒng)的上下文理解，篇章分析的應(yīng)用場景極為廣泛。

篇章分析的整體理念

篇章分析的核心理念是“高層次的語義和語用分析”。在這個(gè)視角下，文本不僅僅是詞和句子的簡單集合，更是信息和觀點(diǎn)的有機(jī)組合。每個(gè)篇章元素都在與其他元素交互，形成更大的語義和語用結(jié)構(gòu)。因此，篇章分析的目標(biāo)不僅是理解各個(gè)單元（如句子、段落）如何構(gòu)成一個(gè)統(tǒng)一和連貫的文本，更是在多層次、多維度上理解文本傳達(dá)的深層含義。

內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系

1. 篇章的銜接、連貫與結(jié)構(gòu): 這三個(gè)方面是篇章分析的基石。銜接關(guān)注句子或段落之間的明確聯(lián)系，如轉(zhuǎn)折、因果等；連貫性關(guān)注文本整體的流暢度和可讀性；結(jié)構(gòu)則從宏觀角度審視文本，探討如何更有效地組織信息。這三者相互關(guān)聯(lián)，相互促進(jìn)，共同構(gòu)成了高質(zhì)量的文本。

2. 話語分割: 在深入到基于詞匯句法樹和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話語分割之前，理解這三個(gè)核心方面是至關(guān)重要的。話語分割方法試圖在更細(xì)粒度上劃分和理解文本，為后續(xù)的任務(wù)提供基礎(chǔ)。

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二、篇章分析的基礎(chǔ)概念

什么是篇章？

篇章是由兩個(gè)或更多的句子構(gòu)成的，用于表達(dá)一個(gè)或多個(gè)緊密相關(guān)的觀點(diǎn)或信息的文本單元。與單個(gè)句子或詞匯不同，篇章包括更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和含義，通常需要通過多個(gè)句子甚至多個(gè)段落來傳達(dá)。

示例

比如，在一篇關(guān)于氣候變化的文章中，一個(gè)篇章可能會(huì)專門討論極端天氣現(xiàn)象的增加，從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到具體的事件案例，再到可能的影響，構(gòu)成一個(gè)完整的討論。

篇章分析的重要性

篇章分析是自然語言處理中非常重要的一部分，因?yàn)樗軌驇椭鷻C(jī)器更好地理解人類語言的復(fù)雜性和多層次性。篇章分析能夠從宏觀的角度捕捉文本信息，提供比句法和語義分析更為全面的理解。

示例

拿新聞?wù)蔀槔瑔螐木渥蛹墑e出發(fā)，我們可能只能獲取到表面的信息。但如果能夠進(jìn)行篇章分析，我們不僅可以抓住文章的主要觀點(diǎn)，還能了解各個(gè)觀點(diǎn)是如何邏輯排列和相互支持的。

篇章分析在NLP中的應(yīng)用

篇章分析在NLP的多個(gè)應(yīng)用場景中都有著廣泛的用途。以下是幾個(gè)典型的應(yīng)用場景：

1. 信息檢索: 通過篇章分析，可以更準(zhǔn)確地理解用戶的查詢意圖，從而返回更相關(guān)的搜索結(jié)果。
2. 機(jī)器翻譯: 篇章層面的分析能夠幫助機(jī)器翻譯系統(tǒng)更準(zhǔn)確地把握原文的語境，提高翻譯的自然性和準(zhǔn)確性。
3. 文本摘要: 除了抓住文章的主要觀點(diǎn)，篇章分析還能捕捉到觀點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系，生成更為精煉和高質(zhì)量的摘要。

示例

1. 在信息檢索中，如果用戶查詢“氣候變化的影響”，僅從詞匯或句子級別分析可能會(huì)返回關(guān)于“氣候”和“影響”的廣泛文章。但通過篇章分析，可以更精確地找到討論“氣候變化影響”的具體篇章或文章。

2. 在機(jī)器翻譯中，比如一個(gè)長句子由多個(gè)短句子構(gòu)成，而這些短句子之間有因果、轉(zhuǎn)折等復(fù)雜關(guān)系。篇章分析能幫助機(jī)器更準(zhǔn)確地捕捉這些關(guān)系，從而生成更自然的譯文。

3. 在文本摘要中，通過篇章分析，系統(tǒng)可以識(shí)別文章的主要觀點(diǎn)，以及這些觀點(diǎn)是如何通過證據(jù)和論點(diǎn)串聯(lián)起來的，從而生成一個(gè)全面而準(zhǔn)確的摘要。

三、篇章的銜接

篇章分析中的一個(gè)重要概念是銜接（Cohesion）。銜接涉及文本中各個(gè)語言成分如何相互關(guān)聯(lián)，以形成一個(gè)整體的、連貫的信息結(jié)構(gòu)。

語義銜接

銜接主要是一種語義關(guān)系，它使篇章的各個(gè)組成部分在語義上緊密相連。這通常通過兩種主要方式來實(shí)現(xiàn)：詞匯銜接和語法銜接。

詞匯銜接

詞匯銜接主要涉及使用特定的詞匯手段，如重述（Reiteration）和搭配（Collocation）。

重述 (Reiteration)

重述通常是通過詞匯的重復(fù)或使用同義詞、近義詞、反義詞、上下位詞等來建立篇章的銜接。

例子：

太陽是生命之源，無論是人類還是動(dòng)植物，都離不開太陽的照射。因此，陽光是非常重要的。

在這個(gè)例子中，"太陽" 和 "陽光" 建立了一種重述關(guān)系，增加了篇章的銜接性。

搭配 (Collocation)

搭配關(guān)系通常是詞與詞之間的習(xí)慣性組合，不僅限于一個(gè)句子內(nèi)，也可能是跨句或跨段。

例子：

他拿起手機(jī)，然后開始瀏覽社交媒體。不久后，他發(fā)現(xiàn)了一條有趣的推文。

在這里，"手機(jī)" 和 "社交媒體"、"推文" 形成了一種搭配關(guān)系，增強(qiáng)了文本的連貫性。

語法銜接

語法銜接主要包括照應(yīng)（Reference）、替代（Substitution）、省略（Ellipsis）和連接（Conjunction）。

照應(yīng) (Reference)

照應(yīng)是指一個(gè)詞或短語與前文或后文中的詞或短語有明確的指代關(guān)系。

例子：

小明是個(gè)好學(xué)生。他總是第一個(gè)到校，最后一個(gè)離開。

在這里，“他”明確地指代了“小明”，形成了照應(yīng)關(guān)系。

替代 (Substitution)

替代是用其他詞或短語來代替前文中出現(xiàn)的詞或短語。

例子：

有些人喜歡蘋果，有些人則更偏向于橙子。

在這里，“更偏向于”替代了“喜歡”，形成了替代關(guān)系。

省略 (Ellipsis)

省略是在句子中去除某個(gè)不必要的成分，以使表達(dá)更簡潔。

例子：

他想吃巧克力，但我不（想吃）。

這里，“想吃”被省略，但意思仍然清晰。

連接 (Conjunction)

連接是通過使用特定的連接詞來建立邏輯關(guān)系，可以分為詳述、延伸和增強(qiáng)三大類。

詳述例子：

她很善良，例如，總是愿意幫助別人。

延伸例子：

他是個(gè)勤奮的學(xué)生。然而，他在數(shù)學(xué)方面卻總是遭遇困難。

增強(qiáng)例子：

除了是一個(gè)優(yōu)秀的程序員，他還是個(gè)熱愛音樂的人。

在這些例子中，例如、然而和除了都作為連接詞，增加了句子和段落之間的邏輯關(guān)系。

通過以上各種銜接手段，篇章可以形成一個(gè)結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、語義連貫的整體，從而更有效地傳達(dá)信息和觀點(diǎn)。

四、篇章的連貫

篇章分析是一個(gè)復(fù)雜且有深度的領(lǐng)域，涉及到語義、語法、修辭和認(rèn)知等多個(gè)層面。特別是在涉及到篇章連貫（Coherence）時(shí)，這一復(fù)雜性更為明顯。

連貫（Coherence）與連貫性（Coherent）

連貫（Coherence）是指篇章在語義、功能和心理上構(gòu)成一個(gè)整體，圍繞同一個(gè)主題或意圖展開。連貫性（Coherent）則是一個(gè)衡量篇章質(zhì)量的指標(biāo)。

示例：

考慮下列兩個(gè)句子：

1. 張三參加了馬拉松比賽。
2. 他完成了全程42.195公里。

這兩個(gè)句子形成了一個(gè)連貫的篇章，因?yàn)樗鼈兌紘@著“張三參加馬拉松比賽”這一主題展開。

局部連貫性（Local Coherence）

局部連貫性涉及篇章中前后相連的命題在語義上的聯(lián)系。這通常需要考慮詞匯、句法和語義等因素。

示例：

考慮以下的句子序列：

1. 小明喜歡數(shù)學(xué)。
2. 他經(jīng)常參加數(shù)學(xué)競賽。

這兩個(gè)句子在局部層面上是連貫的，因?yàn)椤靶∶鳌焙汀皵?shù)學(xué)競賽”都與“數(shù)學(xué)”有直接的語義聯(lián)系。

整體連貫性（Global Coherence）

整體連貫性則更注重篇章中的所有命題與篇章主題之間的聯(lián)系，這一點(diǎn)在長篇文章或論文中尤為重要。

示例：

考慮以下的句子：

1. 小紅去了圖書館。
2. 她借了幾本關(guān)于量子物理的書。
3. 她的目標(biāo)是成為一名物理學(xué)家。

這些句子圍繞著“小紅對物理學(xué)的興趣和目標(biāo)”這一主題，展示了整體連貫性。

認(rèn)知模式與連貫

篇章的語義結(jié)構(gòu)受到人們普遍認(rèn)知規(guī)律的制約，例如從一般到特殊、從整體到局部。

示例：

考慮以下句子：

1. 北京是中國的首都。
2. 故宮是北京的一大旅游景點(diǎn)。
3. 故宮的午門是最受游客歡迎的地方。

這一系列句子符合從整體到局部的認(rèn)知模式，先描述北京，再到具體的故宮，最后到更具體的午門。

理論與方法

篇章連貫性的研究有多種方法，包括關(guān)聯(lián)理論、修辭結(jié)構(gòu)理論（Rhetorical Structure Theory）、圖式理論（Schema Theory）和基于語篇策略（Discourse Strategy）的研究等。

關(guān)聯(lián)理論

在微觀層面上，關(guān)聯(lián)理論（Relevance Theory）提供了一種用于理解篇章中信息如何相互關(guān)聯(lián)的框架。

修辭結(jié)構(gòu)理論（Rhetorical Structure Theory）

這一理論嘗試通過分析篇章中不同元素之間的修辭性關(guān)系，來理解篇章的連貫性。

圖式理論（Schema Theory）

圖式理論主要用于解釋讀者如何使用先前的知識(shí)來理解新信息，從而提供篇章連貫性的一種認(rèn)知基礎(chǔ)。

基于語篇策略（Discourse Strategy）的研究

這一方向主要研究篇章如何通過不同的語篇策略，如主題句、過渡句等，來增強(qiáng)其連貫性。

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五、篇章的結(jié)構(gòu)

篇章不僅是一組簡單地排列在一起的句子，而是一個(gè)精心設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)，旨在傳達(dá)特定的信息或達(dá)到特定的目的。

線性結(jié)構(gòu)與等級結(jié)構(gòu)

首先，篇章有線性結(jié)構(gòu)和等級結(jié)構(gòu)兩種基本形式。線性結(jié)構(gòu)是指句子按照某種邏輯順序或時(shí)間順序排列。例如：

“今天早上我起床，刷牙洗臉后吃了早餐。然后我走到公交站，搭乘公交車到達(dá)學(xué)校。”

這個(gè)例子中，句子按照事件發(fā)生的時(shí)間順序排列，構(gòu)成了線性結(jié)構(gòu)。

等級結(jié)構(gòu)則意味著句子和段落的組合可以構(gòu)成更高級別的信息單元。以學(xué)術(shù)文章為例，它通常包括引言、主體和結(jié)論等部分，這些部分又由多個(gè)段落組成，形成了一個(gè)等級結(jié)構(gòu)。

篇章超級結(jié)構(gòu)（Superstructure）

篇章超級結(jié)構(gòu)是用于描述篇章如何組織的一種高級結(jié)構(gòu)。例如，在學(xué)術(shù)論文中，常見的超級結(jié)構(gòu)包括“引言-方法-結(jié)果-討論（IMRD）”。這種結(jié)構(gòu)只涉及內(nèi)容的組織方式，與內(nèi)容本身無關(guān)。

修辭結(jié)構(gòu)理論（Rhetorical Structure Theory, RST）

RST 是一種用于分析篇章結(jié)構(gòu)的理論，它定義了不同文本單元（Text Span）之間的修辭關(guān)系。主要分為兩種類型：

• 核心（Nucleus）：篇章中最重要的部分，例如：“吸煙有害健康。”
• 輔助（Satellite）：用于解釋或支持核心信息的部分，例如：“據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)，每年有 800 萬人因吸煙導(dǎo)致的疾病而死亡。”

語篇模式（Textual Pattern）

語篇模式是長期形成的，通常帶有文化背景的篇章組織方式。例如，在西方文化中，“問題-解決（Problem-Solution）”模式非常普遍。

例子：語篇模式在新聞報(bào)道中的應(yīng)用

考慮以下新聞報(bào)道：

[1]“新的研究發(fā)現(xiàn)，青少年使用社交媒體的時(shí)間越長，出現(xiàn)抑郁癥狀的幾率越高。”（核心）

[2]“這一發(fā)現(xiàn)是基于對 1000 名青少年進(jìn)行為期一年的跟蹤研究的結(jié)果。”（輔助）

這個(gè)報(bào)道用了“問題-解決”模式。[1]提出了一個(gè)問題（青少年使用社交媒體與抑郁），而[2]給出了該問題的一個(gè)解決方案（基于研究的證據(jù)）。

通過了解這些不同的結(jié)構(gòu)和模式，作者可以更有效地組織篇章，讀者也能更容易地理解和接收信息。這也是為什么篇章的結(jié)構(gòu)是寫作和閱讀中不可或缺的一個(gè)方面。

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六、基于詞匯句法樹的統(tǒng)計(jì)話語分割

話語分割（Discourse Segmentation）是自然語言處理中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，它旨在識(shí)別篇章中的基本篇章單元（Elementary Discourse Units, EDU）。這是后續(xù)進(jìn)行高級篇章分析的基礎(chǔ)。

話語分割與修辭結(jié)構(gòu)理論

根據(jù)修辭結(jié)構(gòu)理論（Rhetorical Structure Theory, RST），篇章的修辭關(guān)系是定義在兩個(gè)或多個(gè)EDU之間的。話語分割的主要目標(biāo)就是識(shí)別這些EDU。

例子

考慮以下句子：

"蘋果很好吃，但是很貴。"

在這里，"蘋果很好吃" 和 "但是很貴" 可以被認(rèn)為是兩個(gè)不同的EDU。

SynDS 算法概述

SynDS 算法基于詞匯句法樹來估算一個(gè)單詞是否應(yīng)作為一個(gè)EDU的邊界。它使用詞匯中心（Lexical Head）映射規(guī)則來提取更多特征。

最大似然估計(jì)

給定句子 (s = w_1, w_2, ..., w_n) 和它的句法樹 (t)，該算法使用最大似然估計(jì)來學(xué)習(xí)每個(gè)詞 (w_i) 作為邊界的概率 ( P(b_i | w_i) )，其中 (b_i \in {0, 1})。0表示非邊界，1表示邊界。

詞匯中心映射

對于每個(gè)詞 (w)，該算法注意到其右側(cè)兄弟節(jié)點(diǎn)的最高父節(jié)點(diǎn)，并使用這個(gè)信息來決定當(dāng)前詞是否應(yīng)作為邊界詞。

PyTorch 實(shí)現(xiàn)

下面的 PyTorch 代碼片段展示了這一算法的基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 假設(shè)我們已經(jīng)得到了句法樹和詞匯向量
# feature_dim 是特征維度
class SynDS(nn.Module):
    def __init__(self, feature_dim):
        super(SynDS, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(feature_dim, 2)  # 二分類：0表示非邊界，1表示邊界

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 初始化
feature_dim = 128
model = SynDS(feature_dim)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 假設(shè) x_train 是輸入特征，y_train 是標(biāo)簽（0或1）
# x_train 的形狀為 (batch_size, feature_dim)
# y_train 的形狀為 (batch_size)
x_train = torch.rand((32, feature_dim))
y_train = torch.randint(0, 2, (32,))

# 訓(xùn)練模型
optimizer.zero_grad()
outputs = model(x_train)
loss = criterion(outputs, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()

# 輸出預(yù)測
with torch.no_grad():
    test_input = torch.rand((1, feature_dim))
    test_output = model(test_input)
    prediction = torch.argmax(test_output, dim=1)
    print("預(yù)測邊界為:", prediction.item())

輸入與輸出

• 輸入：特征維度為 feature_dim 的詞向量。
• 輸出：預(yù)測結(jié)果，0 或 1，代表是否為EDU邊界。

處理過程

1. 使用最大似然估計(jì)計(jì)算概率。
2. 用交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。
3. 使用優(yōu)化器進(jìn)行權(quán)重更新。

七、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話語分割

話語分割是識(shí)別篇章中基本篇章單元（Elementary Discourse Units，簡稱EDU）的過程，為后續(xù)的分析打下基礎(chǔ)。在這一篇章中，我們將專注于使用雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）和條件隨機(jī)場（CRF）進(jìn)行話語分割的實(shí)現(xiàn)。

從序列標(biāo)注到話語分割

在基于RNN的模型中，話語分割任務(wù)可以被重新定義為一個(gè)序列標(biāo)注問題。對于輸入的每一個(gè)詞 (x_t)，模型輸出一個(gè)標(biāo)簽 (y_t)，表示該詞是否是一個(gè)EDU的起始邊界。

輸出標(biāo)簽的定義

• ( y_t = 1 ) 表示 ( x_t ) 是EDU的起始邊界。
• ( y_t = 0 ) 表示 ( x_t ) 不是EDU的起始邊界。

BiLSTM-CRF模型

BiLSTM-CRF結(jié)合了BiLSTM的能力來捕獲句子中的長距離依賴關(guān)系和CRF的能力來捕獲輸出標(biāo)簽之間的關(guān)系。

BiLSTM層

BiLSTM可以從兩個(gè)方向讀取句子，因此它可以捕獲前后文信息。

CRF層

條件隨機(jī)場（CRF）是用于序列標(biāo)注的概率圖模型，其目標(biāo)是找到給定輸入序列 ( X ) 下可能的最佳輸出序列 ( Y )。

PyTorch 實(shí)現(xiàn)

下面是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)BiLSTM-CRF模型進(jìn)行話語分割的示例代碼：

import torch
import torch.nn as nn
from torchcrf import CRF

class BiLSTM_CRF(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
        super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2, num_layers=1, bidirectional=True)
        self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, 2)  # 2表示兩個(gè)標(biāo)簽：0和1
        self.crf = CRF(2)

    def forward(self, x):
        embeds = self.embedding(x)
        lstm_out, _ = self.lstm(embeds.view(len(x), 1, -1))
        lstm_feats = self.hidden2tag(lstm_out.view(len(x), -1))
        return lstm_feats

# 參數(shù)設(shè)置
vocab_size = 5000
embedding_dim = 300
hidden_dim = 256

# 初始化模型
model = BiLSTM_CRF(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-4)

# 模擬輸入數(shù)據(jù)
sentence = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.long)
tags = torch.tensor([1, 0, 1, 0], dtype=torch.long)

# 前向傳播
lstm_feats = model(sentence)

# 計(jì)算損失和梯度
loss_value = -model.crf(lstm_feats, tags)
loss_value.backward()
optimizer.step()

# 解碼：得到預(yù)測標(biāo)簽序列
with torch.no_grad():
    prediction = model.crf.decode(lstm_feats)
print("預(yù)測標(biāo)簽序列:", prediction)

輸入與輸出

• 輸入：詞的整數(shù)索引序列，長度為 ( T )。
• 輸出：標(biāo)簽序列，長度也為 ( T )，其中每個(gè)元素都是0或1。

處理過程

1. 詞嵌入層將整數(shù)索引轉(zhuǎn)換為固定維度的向量。
2. BiLSTM層捕獲輸入序列的前后文信息。
3. 線性層將BiLSTM的輸出轉(zhuǎn)換為適用于CRF的特征。
4. CRF層進(jìn)行序列標(biāo)注，輸出每個(gè)詞是否是EDU的開始。

關(guān)注TechLead，分享AI全維度知識(shí)。作者擁有10+年互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)、AI產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)、團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，同濟(jì)本復(fù)旦碩，復(fù)旦機(jī)器人智能實(shí)驗(yàn)室成員，阿里云認(rèn)證的資深架構(gòu)師，項(xiàng)目管理專業(yè)人士，上億營收AI產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人。
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TeahLead KrisChang，10+年的互聯(lián)網(wǎng)和人工智能從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，10年+技術(shù)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，同濟(jì)軟件工程本科，復(fù)旦工程管理碩士，阿里云認(rèn)證云服務(wù)資深架構(gòu)師，上億營收AI產(chǎn)品業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度解析自然语言处理之篇章分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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