背景(Background)
创新点(Highlights)
方法(Methodology)
实验(Experiments)
结论(Conclusion)
受人脑具有强大的纯联想计算能力的启发，提出了一种用于名词语境语义表示的联想知识网络。此外，本文还提出了一种全新的、可解释性强的名词词语境语义一致性检测方法，对篇章写作中的错误检测具有重要的指导意义。通过引入已有的可比较的相关方法，丰富的实验分析结果表明，本文提出的方法在f1评分度量方面比基于深度神经网络的方法具有更好的性能。此外，该模型在自然可解释性和增量学习能力方面具有无可比拟的优势。
尽管如此，在关联知识网络的构建中，边缘强度的计算并没有很强的理论基础，主要依靠研究经验来支撑。未来，我们将在计算关联关系强度方面探索更严格的逻辑基础。此外，本文提出的连贯性检查方法只能检测和定位上下文不连贯的名词词，而不能对其进行正确的修饰。这一点还有待进一步研究。