I detta dokument föreslår vi ett corpus-baserat tillvägagångssätt för anaphora-upplösning som kombinerar en maskininlärningsmetod och statistisk information. För det första avgör ett beslutsträd som utbildats på en kommenterad corpus samreferensförhållandet mellan en given anafor och tidigare kandidater och används som ett filter för att minska antalet potentiella kandidater. I det andra steget uppnås preferensval genom att ta hänsyn till frekvensinformationen för kärnferentiella och icke-ferentiella par som är taggade i träningskorpusen samt avståndsfunktioner inom den aktuella diskursen. Preliminära experiment rörande upplösningen av japanska pronomen i dialoger på talande språk resulterar i en framgångsgrad på 80,6 %.
REF presenterade en corpus-baserad anaphora-upplösningsalgoritm för talad dialog.
Corpus-Based Anaphora Resolution Towards Antecedent Preference
{'venue': 'Workshop On Coreference And Its Applications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}