一种基于谱聚类的共指消解方法

本文针对中文共指消解的具体任务,提出采用谱聚类的方法进行共指消解。首先,在待消解项对上抽取特征,使用最大熵模型判断两个待消解项存在共指关系的概率;然后,以此概率值作为相似度进行谱聚类;最后,得到若干实体,实现共指消解。该方法能从全局的角度进行实体划分,有效的提高准确率。在ACE2007标准数据集上的Diagnostic实验结果表明该方法的ACE Value比baseline方法有了2.5%的提高,Unweighted Precision值有5.4%的提高。     

基于有监督关联聚类的中文共指消解

共指消解是文本信息处理中的一个重要问题.提出了一种有监督的关联聚类算法以实现对中文实体提及的共指消解.首先将共指消解过程看成图的关联聚类问题,从全局的角度实现对共指等价类的划分,而不是孤立地对每一对名词短语分别进行共指决策;然后给出了关联聚类的推导算法;最后设计了一种基于梯度下降的特征参数学习算法,使得训练出的特征参数能够较好拟合关联聚类的目标.在ACE中文语料上的实验结果显示,该算法优于传统的\"分类一聚类\"共指消解学习算法.     

一种基于谱聚类的共指消解方法

该文针对中文共指消解的具体任务,提出采用谱聚类的方法进行共指消解。首先,在待消解项对上抽取特征,使用最大熵模型判断两个待消解项存在共指关系的概率;然后,以此概率值作为相似度进行谱聚类;最后,得到若干实体,实现共指消解。该方法能从全局的角度进行实体划分,有效地提高准确率。在ACE 2007标准数据集上的Diagnostic实验结果表明该方法的ACE Value比baseline方法有了2.5%的提高,Unweighted Precision值有5.4%的提高。     

共指消解研究方法综述

共指消解作为自然语言处理中的一个重要问题一直受到学术界的重视。二十多年来,基于规则的和基于统计的不同方法被提出,在一定程度上推进了该问题研究的发展,并取得了大量研究成果。该文首先介绍了共指消解问题的基本概念,并采用形式化的方法对该问题做了描述;然后,针对国内外近年来在共指消解研究中的方法进行了总结;之后,对共指消解中重要的特征问题进行了分析与讨论;最后,历数了共指消解的各种国际评测,并对未来可能的研究方向进行了展望。     

基于汉语框架语义的共指消解研究

基于框架语义的推理是实现语篇理解、问答系统等任务中语义理解的一种有效手段,框架语义推理通过构建汉语篇章句子框架之间的联系寻找推理路径,但框架元素内部的表述共指阻碍了框架之间联系的建立.针对该问题,提出一种基于框架特征的共指消解方法,该方法通过融合汉语框架语义信息并采用多种分类算法实现共指消解.框架语义篇章语料集上的实验...     

基于MapReduce的对象共指消解方法

对象共指消解是语义Web研究中的一个关键问题。虽然目前已有许多不同的对象共指消解方法,但是它们的效率还不能满足实际使用的要求。MapReduce框架具有简单性和较强的计算能力,已被广泛用于各种数据并行处理任务。基于MapReduce的两个不同阶段,分别提出了两种并行算法来消解对象共指。具体地,给定一个初始训练集合和一个阈值,算法能够高效地发现一组具有可判别度的属性,并且满足它们的确信度高于预先给定的阈值。这些具有高可判别度的属性将被用于识别拥有相似取值的对象共指。基于真实数据集,通过人为增大数据集规模,验证了基于MapReduce算法的有效性。     

自然语言文本指代消解技术研究

指代消解处理是自然语言处理的关键环节,也是众多语言工程项目的核心任务。本文针对指代消解的一些基本问题进行阐述,按照时间线索,对国内外各类指代消解技术方法的研究情况进行分析,阐明了指代消解技术目前的主流方法和技术线路,最后对未来汉语指代消解技术的研究前景加以展望。     

基于中心语匹配的共指消解

共指消解是自然语言处理的核心任务之一。在传统机器学习方法使用的平面特征基础上,该文提出一种利用中心语信息的新方法。该方法首先引进一种基于简单平面特征的实例匹配算法用于共指消解。在此基础上,又引入了先行语与照应语的中心语字符串作为新特征,并提出一种竞争模式对将中心语约束融合进实例匹配算法,提升了消解效果。该方法与其他只使用平面特征的传统机器学习方法相比,能充分地利用每一个训练实例的特征信息,进一步融合中心语字符串特征使消解效果更加准确。     

一种基于图划分的无监督汉语指代消解算法

指代消解是自然语言处理领域中的一个重要问题。针对当前中文指代标注训练语料非常缺乏的现状,本文提出一种无监督聚类算法实现对名词短语的指代消解。引入图对名词短语的指代消解问题进行建模,将指代消解问题转化为图划分问题,并引入一个有效的模块函数实现对图的自动划分,使得指代消解过程并不是孤立地对每一对名词短语分别进行共指决策,而是充分考虑了多个待消解项之间的相关性,并且避免了阈值选择问题。通过在ACE中文语料上的人称代词消解和名词短语消解实验结果表明,该算法是一种有效可行的无监督指代消解算法。     

基于分类信心重排序的中文共指消解研究

共指消解是自然语言处理的核心问题之一。本文针对分步消解中分类器全局信息的不足,依据分类信心对全体提及配对进行排序,优先根据可靠的分类结果对提及进行聚集或分离。实验表明,该算法在多个学习框架下显著地改善了系统的整体性能。     

篇章中的消解问题与消解算法：研究综述

篇章消解,即识别篇章中对现实世界中同一实体不同表达的过程,包括指代消解和同指消解两个方面。作为信息抽取的重要环节,它在信息检索、自动文摘及文本挖掘等领域有着广阔的应用前景。本文分析并总结了消解过程中常用的语言知识,介绍了上世纪90年代以来具代表性的算法,并指出了篇章消解未来的发展趋势。     

基于中心理论的指代消解研究

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用.首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识剐出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解.以中心理论为基础来表示、使用语义角色信息.从ACE 2003语料库上的实验结果可以看到,引入语义角色后,与基准系统相比,系统的F值提高了2.2%.特别是代词的指代消解,从实验结果可以看到,性能得到了大大提升.     

CNN_BiLSTM双通道维吾尔语名词短语指代消解

提出了一种利用CNN_BiLSTM双重通道模型的维吾尔语名词短语指代消解.利用包含维语语言特点的Hand-crafted特征初步筛选先行语和照应语,减少不必要的负例,然后使用wordembedding将先行语和照应语向量化,并作为CNN_BiLSTM双重通道模型的输入,使用双通道模型提取空间语义特征和时间语义特征.两种...     

融入结构信息的指代消解

随着深度学习的兴起与发展,越来越多的学者开始将深度学习技术应用于指代消解任务中.但现有的神经指代消解模型普遍只关注文本的线性特征,忽略了传统方法中已证明非常有效的结构信息的融入.以目前表现最佳的Lee等提出的神经网络模型为基础,借助成分句法树对上述问题进行了改进:1)提出了一种枚举句法树中以结点为短语的抽取策略,避免了...     

Order-sorted logic programming with predicate hierarchy

Order-sorted logic has been formalized as first-order logic with sorted terms where sorts are ordered to build a hierarchy (called a sort-hierarchy). These sorted logics lead to useful expressions and inference methods for structural knowledge that ordinary first-order logic lacks. Nitta et al. pointed out that for legal reasoning a sort-hierarchy (or a sorted term) is not sufficient to describe structural knowledge for event assertions, which express facts caused at some particular time and place. The event assertions are represented by predicates with n arguments (i.e., n-ary predicates), and then a particular kind of hierarchy (called a predicate hierarchy) is built by a relationship among the predicates. To deal with such a predicate hierarchy, which is more intricate than a sort-hierarchy, Nitta et al. implemented a typed (sorted) logic programming language extended to include a hierarchy of verbal concepts (corresponding to predicates). However, the inference system lacks a theoretical foundation because its hierarchical expressions exceed the formalization of order-sorted logic. In this paper, we formalize a logic programming language with not only a sort-hierarchy but also a predicate hierarchy. This language can derive general and concrete expressions in the two kinds of hierarchies. For the hierarchical reasoning of predicates, we propose a manipulation of arguments in which surplus and missing arguments in derived predicates are eliminated and supplemented. As discussed by Allen, McDermott and Shoham in research on temporal logic and as applied by Nitta et al. to legal reasoning, if each predicate is interpreted as an event or action (not as a static property), then missing arguments should be supplemented by existential terms in the argument manipulation. Based on this, we develop a Horn clause resolution system extended to add inference rules of predicate hierarchies. With a semantic model restricted by interpreting a predicate hierarchy, the soundness and completeness of the Horn-clause resolution is proven.     

自然语言文本共指消解性能评测算法研究

在自然语言文本处理中,共指研究处于基础且关键的一环,它的有效解决将为众多的语言工程处理问题提供有力支持,因此对于共指消解性能的评测就显得尤为重要.针对共指消解任务的几种评测算法进行了深入研究,分析各种方法优缺点,指出CEAF方法是目前缺乏用于指代任务处理开放语料情况下,较适合汉语自然语言文本共指消解性能评价的一种方法.