TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Coreference Semantics from Web Features"

To address semantic ambiguities in coreference resolution, we use Web n-gram features that capture a range of world knowledge in a diffuse but robust way. Specifically, we exploit short-distance cues to hypernymy, semantic compatibility, and semantic context, as well as general lexical co-occurrence. When added to a state-of-the-art coreference baseline, our Web features give significant gains on multiple datasets (ACE 2004 and ACE 2005) and metrics (MUC and B3 ), resulting in the best results reported to date for the end-to-end task of coreference resolution | Coreference Semantics from Web Features Mohit Bansal and Dan Klein Computer Science Division University of California Berkeley mbansal klein @ Abstract To address semantic ambiguities in coreference resolution we use Web n-gram features that capture a range of world knowledge in a diffuse but robust way. Specifically we exploit short-distance cues to hypernymy semantic compatibility and semantic context as well as general lexical co-occurrence. When added to a state-of-the-art coreference baseline our Web features give significant gains on multiple datasets AcE 20o4 and ACE 2005 and metrics MUC and B3 resulting in the best results reported to date for the end-to-end task of coreference resolution. 1 Introduction Many of the most difficult ambiguities in coreference resolution are semantic in nature. For instance consider the following example When Obama met Jobs the president discussed the economy technology and education. His election campaign is expected to . For resolving coreference in this example a system would benefit from the world knowledge that Obama is the president. Also to resolve the pronoun his to the correct antecedent Obama we can use the knowledge that Obama has an election campaign while Jobs does not. Such ambiguities are difficult to resolve on purely syntactic or configurational grounds. There have been multiple previous systems that incorporate some form of world knowledge in coreference resolution tasks. Most work Poesio et al. 2004 Markert and Nissim 2005 Yang et al. 2005 Bergsma and Lin 2006 addresses special cases and subtasks such as bridging anaphora 389 other anaphora definite NP reference and pronoun resolution computing semantic compatibility via Web-hits and counts from large corpora. There is also work on end-to-end coreference resolution that uses large noun-similarity lists Daume III and Marcu 2005 or structured knowledge bases such as Wikipedia Yang and Su 2007 Haghighi and Klein 2009 Kobdani et al. 2011 and YAGO

• Báo cáo khoa học
• Coreference Semantics
• Web Features
• Mohit Bansal and Dan Klein
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball