Tidigare arbete med att klassificera informationsstatus (Nissim, 2006; Rahman och Ng, 2011) är begränsat till grovkornig klassificering och fokuserar på samtalsdialog. Vi introducerar här uppgiften att klassificera finkornig information status och arbete på skriftlig text. Vi lägger till ett finkornigt information statuslager till Wall Street Journal delen av OntoNotes corpus. Vi hävdar att informationsstatusen för ett omnämnande inte bara beror på själva omnämnandet utan också på andra omnämnanden i närheten och lösa uppgiften genom att kollektivt klassificera informationsstatusen för alla omnämnanden. Vår strategi överträffar i hög grad det tidigare arbetets nya genomförande.
REF lär sig finkornigt IS på en del av OntoNotes corpus.
Collective Classification for Fine-grained Information Status
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}