作为宏观篇章分析中的基础任务，篇章结构识别的目的是识别相邻篇章单元之间的结构，并层次化构建篇章结构树。已有的工作只考虑局部的结构和语义信息或只考虑全局信息。该文提出了一种融合全局和局部信息的指针网络模型，该模型在考虑全局语义信息的同时，又考虑局部段落间的语义关系密切程度，从而有效提高宏观篇章结构识别的能力。在汉语宏观篇章树库(MCDTB)的实验结果表明，该文所提出的模型性能优于目前性能最好的模型。
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