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中文共指消解中的聚类全局优化
Global Optimization Based on Clustering for Coreference Resolution
【Author】 Liu Weipeng~1,Zhou Junsheng~2,Huang Shujian~1,Chen Jia-Jun~1 1.State Key Laboratory for Novel Software Technology,Nanjing University,Nanjing 210093,China 2.Department of Computer Science,Nanjing Normal University,Nanjing 210097,China
【机构】 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 南京师范大学计算机科学与技术学院;
【摘要】 共指消解的主流框架分为二元分类和等价类划分两个步骤,围绕第二个步骤进行的全局优化是主要的研究方向之一。本文结合共指消解问题本身的特点提出了一种基于最小化决策错误的损失函数,并利用一种自底向上的聚类模型对其进行优化,此外提出另外两种贪婪聚类模型,在ACE中文语料上的实验显示三种聚类模型的效果都优于baseline系统,其中自底向上的聚类效果更明显。
【Abstract】 Coreference resolution typically consists of two phases:pairwise classification and partitioning.For the second phase,current research focuses on global optimization techniques.We propose a loss function that aims at minimizing decision errors and propose a bottom-up clustering model and two other greedy clustering models to optimize it.Our experimental results show good performance boosting.
【Key words】 Coreference resolution; Global optimization; Clustering; Loss function;
- 【会议录名称】 中国计算机语言学研究前沿进展(2007-2009)
- 【会议名称】第十届全国计算语言学学术会议
- 【会议时间】2009-07-24
- 【会议地点】中国山东烟台
- 【分类号】TP391.1
- 【主办单位】中国中文信息学会