面向共指消解的動態(tài)泛化機制研究.pdf

1、共指消解是自然語言處理中的核心任務(wù)，它對于篇章分析、自動文摘、信息抽取、信息檢索、信息過濾和機器翻譯等都具有重要的意義。本文采用基于實例的動態(tài)泛化機制，在中英文上完成共指消解。
　　基于實例的動態(tài)泛化機制的核心思想是：從訓(xùn)練實例中尋找那些與測試實例最相似的實例，并根據(jù)最相似的訓(xùn)練實例的正、反類別分布預(yù)測測試實例的類別標(biāo)簽。以此核心思想為基礎(chǔ)，本文提出了泛化點的概念，并設(shè)計了動態(tài)泛化機制的兩個基本算法。
　　本文重點研究了兩類

2、動態(tài)泛化機制：基于平面特征的動態(tài)泛化機制和基于復(fù)雜特征的動態(tài)泛化機制。
　　對基于平面特征的動態(tài)泛化機制的研究，本文著重解決了動態(tài)泛化機制基本算法中尚未解決的最佳泛化點選取標(biāo)準(zhǔn)與正值置信度計算問題。本文提出了5種最佳泛化點選取標(biāo)準(zhǔn)，并將正例置信度定義為對正例所占比例的分段線性函數(shù)。實驗結(jié)果表明，以本文提出的最佳泛化點選取標(biāo)準(zhǔn)與正例置信度定義方式作為基礎(chǔ)，基于平面特征的動態(tài)泛化機制在中英文語料達(dá)到的效果與三種傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法的效果相

3、當(dāng)。
　　復(fù)雜特征包含取值分別為字符序列型、結(jié)構(gòu)型的特征。本文分兩個子任務(wù)對基于復(fù)雜特征的動態(tài)泛化機制進行了研究：
　　(1)基于中心語特征的動態(tài)泛化機制研究。本文引入了先行語和照應(yīng)語的中心語作為新的特征，其屬于字符序列型。針對動態(tài)泛化機制基本算法的錯誤分析結(jié)果，本文提出競爭模式以捕獲命名命名實體識別錯誤與語言互斥的搭配。實驗結(jié)果表明，采用競爭模式后，基于中心語特征的動態(tài)泛化機制在英文語料上取得明顯的增強效果，但在中文語料上