面向中文指代消解的最优样本比例研究

已有的中文指代消解系统研究大多是基于有监督的机器学习方法,训练集中正负例的比值直接影响到分类器模型,进而影响指代消解结果。针对如何选取训练集正负例比值的问题,实现了一个中文指代消解系统,提出了训练数据正负例比值与指代消解系统评测结果之间的数学模型,并引入一种改进的遗传算法计算训练数据最优比值,使系统评测结果最优。在ACE 2005中文语料上的实验表明,改进的遗传算法更适合指代消解任务,适当增大负例的比值能够提高指代消解系统的性能。     

基于SVM的中文名词短语指代消解研究

指代消解是自然语言处理领域中要研究的关键问题之一。在自然语言中,为了使语言简明,减少冗余,往往对同一意思的单词、句子或某一事件用不同的单词来代替。相对于人而言,计算机理解这些指代现象就比较困难,因此近年来关于指代消解的研究越来越多。由于中文指代消解研究起步较晚,因此关于中文名词短语指代消解的研究还比较少,大多研究是关于英文指代消解的。给出了一个基于SVM的中文名词短语指代消解平台并详细介绍了整个实现过程,语料库采用OntoNotes 3.0的中文新闻语料。利用3种评测算法对系统性能进行了评测,结果表明本系统是一个比较好的中文指代消解平台。     

语料对中文名词短语指代消解影响研究

指代是自然语言中一种常见的语言现象,对简化语言,减少冗余有很大的作用。指代消解是用计算机找出这些指代现象的一个过程。近几年英文指代消解研究取得了很大的成就,然而,中文指代消解研究目前还较少,一方面是由于中文自然语言处理的研究起步较晚,相关的知识较少,另外一方面就是中文相关的语料库较少,目前已知的仅有ACE2005, OntoNotes等。为了探讨语料库对中文名词短语指代消解的影响,该文实现了一个基于有监督学习方法的中文名词短语指代消解平台和一个基于无监督聚类方法的中文名词短语指代消解平台,在此平台的基础上从语料库的数量和质量两个方面来探讨语料对中文名词短语指代消解的影响。     

基于混合策略的藏文人称代词指代消解研究

指代消解是文本理解和信息抽取的一项重要任务。针对这一任务,提出了基于混合策略的藏文人称代词指代消解方法,通过对藏文人名、人称代词的形态特征和构词规律的研究,制定了三类消解规则和有效统计特征,采用基于规则、最大熵模型以及规则与最大熵模型相结合的三种方法实现了藏文人称代词的指代消解系统。在包含2?306个待消解对的藏文句子集上,经测试分别获得76.02%、86.21%和88.16%的F值。     

指代消解中距离特征的研究

指代消解是自然语言处理中的一个重要问题,包括专有名词、普通名词、代词的指代识别。本文实现了一个基于机器学习的英语名词短语的指代消解平台,通过对原始语料进行命名实体识别和名词短语识别等一系列预处理,选取了多个有效特征及其组合,分别采用最大熵和SVM两种分类算法对名词短语进行分类,在此基础上着重研究了距离特征对指代消解的影响。在传统的基于机器学习的指代消解研究方法中,候选词和先行语的距离被定义为特征,而没有考虑距离在生成训练样例中的作用,本文通过把候选词和先行语的距离作为一个特征加入机器学习算法和作为限制条件用于指代关系候选实例的产生两方面进行详细研究,在MUC-6基准语料库上评测,实验结果表明,合理利用距离特征能够大大提高系统的性能。最终,本文采用最大熵和SVM两种分类器在测试集上分别获得了67.5和68.7的F1值,该结果优于同类型的其他系统。     

中文人称代词指代消解的研究*

指代消解是文本信息处理中的一项重要任务,针对这一任务过于复杂,本文分析了中文突发事件语料中人称代词的特点, 提出一种基于语料库,运用规则预处理与最大熵模型相结合的人称代词消解方法。在ACE05 bnews中文测试语料上,分别与仅用基于规则和仅用统计方法进行了对比实验,结果表明该方法分别在召回率、准确率和F值上有一定的提高,本方法是中文人称代词指代消解的较好平台。     

无监督中文名词短语指代消解研究

为减小语料库对中文指代消解的影响,设计一个基于无监督聚类的中文名词短语指代消解平台并给出其预处理、特征选择及聚类过程。采用3种评测工具对中文新闻语料进行评测,在自动情况下,平均F值为59.43%。实验结果表明,该中文指代消解平台能够较好地解决中文缺少语料库的问题。     

采用优先选择策略的中文人称代词的指代消解

指代是自然语言中常见的语言现象,指代消解是文本信息处理中的一个重要任务。随着篇章处理相关应用日益广泛,指代消解也显示出前所未有的重要性。本文针对中文人称代词的指代特点,提出了一种基于语料库的,运用决策树机器学习算法并结合优先选择策略,进行指代消解的方法。该方法充分考虑了与指代相关的若干属性,及相互之间的影响。实验表明,对中文人称代词的消解特别是第三人称的消解获得了一定的效果。     

中文指代消解模型的对比研究

指代消解的基本任务是把指向现实世界中相同实体的所有实体表达关联起来。与英文指代消解的研究相比,中文指代消解的研究相对较少,至今没有对现存的中文指代消解模型进行公平的测评和比较,主要原因是现存的中文指代消解模型在训练和测评时采用了不同的语料,且所选用的特征属性也不相同。基于上述原因,实现了5类基本的中文指代消解模型,并在ACE2005中文语料上进行同平台、同语料、同特征的测评。通过测评比较了各类模型的性能,同时分析和探讨了影响中文指代消解模型精度的各种因素。     

面向信息抽取的中文跨文本指代消解研究

跨文本指代消解研究是自然语言处理中的一个重点以及难点,是信息检索、信息抽取和多文档摘要等应用的重要组成部分。传统的跨文本指代消解主要解决信息检索中遇到的重名消歧问题。本文从信息抽取的角度出发,旨在解决信息抽取过程中的重名消歧和多名聚合两大跨文本指代消解任务。本文在一个基于ACE2005中文语料库标注的中文跨文本指代语料库上,利用空间向量模型进行面向信息抽取的跨文本指代消解。     

基于特征分选策略的中文共指消解方法

针对基于机器学习的中文共指消解中不同类别名词短语特征向量的使用差异,提出一种基于特征分选策略的方法。该方法在选择特征向量时对人称代词和普通名词短语分别处理,充分利用不同名词短语的已有特征进行共指消解,并减少部分无效特征在共指消解过程中产生的“噪声”。实验结果表明,该中文共指消解方法能提高共指消解的性能, 值达到80.72%。     

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。     

多种语义特征在突发事件新闻中的共指消解研究

提高突发事件应对的关键在于快速地收集和提取相关新闻报道中的有用信息,共指消解是信息提取研究的重要子任务。该文采用最大熵模型对汉语突发事件新闻报道中的共指现象进行消解,综合对比了语义类特征、语义角色特征,以及基于维基百科的语义相关特征,重定向特征及上下文特征在测试集上的效果。实验结果表明,除单纯使用语义角色特征会使系统F值下降1.31％以外,其余各种语义知识对共指消解模型的结果均有所提高。     

基于跨语言数据增强的事件同指消解方法

事件同指消解是一个具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解等任务中发挥着重要作用.现存的事件同指消解语料库的一个问题是标注规模较小,无法训练出高效能的模型.为了解决上述问题,该文提出了一个基于跨语言数据增强的事件同指消解神经网络模型ECR_CDA(Event Coreference Resolut...     

指代消解综述

给出指代消解的基本概念,从指代消解的语料资源、评测系统和算法3个方面出发,介绍指代消解的国内外研究现状,分析制约指代消解的3个关键问题：结构化句法信息的自动获取和表示,深层次语义信息的自动获取和使用,跨文本指代消解,基于分析结果给出国际上指代消解的研究趋势。     

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.     

Coreference resolution: an empirical study based on SemEval-2010 shared Task 1

This paper presents an empirical evaluation of coreference resolution that covers several interrelated dimensions. The main goal is to complete the comparative analysis from the SemEval-2010 task on Coreference Resolution in Multiple Languages. To do so, the study restricts the number of languages and systems involved, but extends and deepens the analysis of the system outputs, including a more qualitative discussion. The paper compares three automatic coreference resolution systems for three languages (English, Catalan and Spanish) in four evaluation settings, and using four evaluation measures. Given that our main goal is not to provide a comparison between resolution algorithms, these are merely used as tools to shed light on the different conditions under which coreference resolution is evaluated. Although the dimensions are strongly interdependent, making it very difficult to extract general principles, the study reveals a series of interesting issues in relation to coreference resolution: the portability of systems across languages, the influence of the type and quality of input annotations, and the behavior of the scoring measures.