Detta dokument beskriver lösa, ett system som använder beslut träd för att lära sig hur man klassificera coreferent fraser inom området för företag joint ventures. Ett experiment presenteras där upplösningens prestanda jämförs med prestandan hos en manuellt konstruerad uppsättning regler för samma uppgift. Resultaten visar att beslutsträden uppnår högre prestanda än reglerna i två av tre utvärderingsmått som utvecklats för samreferensuppgiften. Förutom att uppnå bättre resultat än reglerna ger lösning en ram som underlättar utforskandet av de typer av kunskap som är användbara för att lösa samreferensproblemet.
På samma sätt använder REF C4.5 för att lära sig beslutsträd för att klassificera par av fraser som coreferent eller inte.
Using Decision Trees for Coreference Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}