Event Anaphora resolution är en viktig uppgift för kaskad händelse mall extraktion och annan NLP studie. I detta dokument ger vi en första systematisk studie av att lösa pronomen till deras händelse verb föregångare för allmänna ändamål. Först utforskar vi olika positionella, lexiska och syntaktiska funktioner användbara för händelsen pronomen upplösning. Vi utforskar ytterligare trädkärnan för att modellera strukturell information inbäddad i syntaktiska parser. En sammansatt kärna används sedan för att kombinera ovanstående olika information. Dessutom använde vi en tvåkantig preferenser lärande modell för att fånga par kloka kandidaters preferens kunskap. Dessutom undersöker vi också inkorporeringen av de negativa träningsinstanserna med anaforiska pronomen vars föregångare inte är verb. Även om dessa negativa träningsfall inte används i tidigare studie om anaphora-upplösning, visar vår studie att de är mycket användbara för den slutliga upplösningen genom slumpmässig provtagningsstrategi. Våra experiment visar att det är meningsfullt att hålla vissa träningsdata som utvecklingsdata för att hjälpa SVM att välja ett mer exakt hyperplan som ger betydande förbättringar jämfört med standardinställningen med alla träningsdata.
En dubbel kandidatbaserad inlärningsmodell har föreslagits för att lösa händelsepronomen på engelska där verbet predikat betraktas som föregångare REF.
A Twin-Candidate Based Approach for Event Pronoun Resolution using Composite Kernel
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}