In this paper, we use decision trees for Chinese noun phrase coreference resolution.
本文采用决策树学习方法来完成中文名词短语的指代消解。
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Realization on Chinese coreference resolution system based on maximum entropy model
基于最大熵模型的中文指代消解系统实现
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将共指消解问题作为一个优化问题,引入线性规划的方法,对最大熵模型的输出进行进一步的全局优化。
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近年来,许多学者尝试利用统计机器学习的方法来进行共指消解并取得了一定的进展。
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在ACE数据集上实验结果表明,通过集成各种经过特征选择后的背景语义知识,共指消解的结果有进一步提高。
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the coreference resolution is an important subtask of information extraction.
共指消解是信息抽取中一个重要子任务。
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最后将中文零指代消解应用到中文指代消解平台中去。
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实验结果表明,该中文共指消解方法能提高共指消解的性能,值达到80.
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application of named entity and coreference resolution to summarization system
命名实体识别和指代消解在文摘系统中的应用
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coreference resolution: identify expressions across a document that refer to the same entity.
相互引用解析(Coreferenceresolution):在整个文档中识别出引用相同实体的表达式。
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coreference resolution plays an important role in natural language processing.
指代消解是自然语言处理领域中的一个重要问题。
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在突发事件新闻报道中,共指是一种常见现象,并大量地出现在篇章或对话中。
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coreference is a ubiquitous natural language phenomenon in discourse and dialog.
共指是自然语言篇章和对话中普遍存在的现象。
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对于中文人名跨文档指代消解,提出两步实现的方案:首先抽取传记信息、相容信息,对指代链进行简单的合并、分离和标记,形成初始的指代链集合。
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