I detta dokument fokuserar vi på hur man kan förbättra pronomenresolutionen med hjälp av statistikbaserad semantisk kompatibilitetsinformation. Vi undersöker två outforskade frågor som påverkar effektiviteten hos sådan information: statistikkälla och inlärningsram. Speciellt föreslår vi för första gången att använda webben och twin-candidate modellen, förutom den tidigare kombinationen av corpus och singel-candidate modellen, för att beräkna och tillämpa semantisk information. Vår studie visar att den semantiska kompatibilitet som erhålls från webben effektivt kan införlivas i den tvåkantiga inlärningsmodellen och avsevärt förbättra upplösningen av neutrala pronomen.
REF använder statistiskt baserad semantisk kompatibilitetsinformation för att förbättra pronomenupplösningen.
Improving Pronoun Resolution Using Statistics-Based Semantic Compatibility Information
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}