En viss enhet, som representerar en person, en plats eller en organisation, kan nämnas i text på flera tvetydiga sätt. Förståelse för naturligt språk kräver att man identifierar om olika omnämnanden av ett namn, inom och över dokument, representerar samma enhet. Vi utvecklar en oövervakad inlärningsmetod som visar sig kunna lösa problemet med namnidentifikation och spårning på ett korrekt sätt. Kärnan i vår strategi är en generativ modell för hur dokument genereras och hur namn "sprids" in i dem. I sin mest allmänna form förutsätter vår modell: 1) en gemensam distribution över enheter, 2) en "författare" modell, som förutsätter att åtminstone ett omnämnande av en enhet i ett dokument är lätt att identifiera, och sedan genererar andra omnämnanden via (3) en utseendemodell, som styr hur omnämnanden omvandlas från det "representativa" omnämnandet. Vi visar hur man uppskattar modellen och gör en slutledning med den och hur detta löser flera aspekter av problemet ur ett ansökningsperspektiv såsom svar på frågor.
REF löste det robusta läsproblemet genom att anta en probabilistisk syn på hur dokument genereras och hur namn strös in i dem.
Robust Reading: Identification And Tracing Of Ambiguous Names
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}