【摘 要】
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使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台，当引入表述识别二次分类器后，基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题，提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室,苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
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使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台，当引入表述识别二次分类器后，基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题，提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只针对代词、专有名词进行分类过滤，而对所有的普通名词短语予以保留。实验结果表明，与传统基于规则的表述识别方法相比，改进方法可以有效提升全自动的汉语指代消解性能。
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