【摘 要】
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中文零指代消解问题包括零指代项的识别和零指代项的消解2个相互关联的子任务.传统的方法在解决该问题时,往往不考虑2个子任务间的关联关系,比如识别出的零指代项必须被消解
【机 构】
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北京大学计算语言学研究所,计算语言学教育部重点实验室北京大学
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2015AA015402);国家自然科学基金项目(61370117,61333018);国家社会科学基金重大项目(12&ZD227)
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中文零指代消解问题包括零指代项的识别和零指代项的消解2个相互关联的子任务.传统的方法在解决该问题时,往往不考虑2个子任务间的关联关系,比如识别出的零指代项必须被消解以及发生消解的必须是零指代项等约束.基于马尔可夫逻辑网络模型可以将零指代项的识别和零指代项的消解2个子任务融合在统一的机器学习框架下进行联合推断与联合学习,采用局部规则分别针对零指代项的识别和消解进行预测,采用全局规则描述这2个子任务间的关联关系.基于OntoNotes3.0的中文数据集上的实验结果显示,基于马尔可夫逻辑网络的联合学习模型相比于独立学习模型以及多个baseline方法能够获得更好的实验效果.
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