Vi presenterar en coreference resolver kallad BABAR som använder kontextuell roll kunskap för att utvärdera möjliga föregångare för en anaphor. BABAR använder sig av informationsextraheringsmönster för att identifiera kontextuella roller och skapar fyra kontextuella rollkällor med hjälp av oövervakat lärande. Dessa kunskapskällor avgör om sammanhangen kring en anaphor och tidigare är kompatibla. BABAR tillämpar en probabilistisk modell för Dempster-Shafer för att göra resolutioner baserade på fakta från den kontextuella rollen kunskapskällor samt allmänna kunskapskällor. Experiment inom två områden visade att den kontextuella rollen kunskap förbättrade coreferens prestanda, särskilt på pronomen.
REF använde sig av informationsextraktionsmönster för att identifiera kontextuella ledtrådar som skulle avgöra kompatibiliteten mellan de nationella kontaktpunkterna.
Unsupervised Learning Of Contextual Role Knowledge For Coreference Resolution
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}