面向童話故事的中文指代消解研究.pdf

1、隨著信息呈爆炸式增長，人們對信息精確定位的需求促進了自然語言處理技術的研究。指代消解是自然語言理解中的重點和難點之一。它一方面綜合了多種自然語言處理技術，如詞性標注、名詞短語識別、句法分析等；另一方面，在一些自然語言處理的應用技術中，如文本摘要、問題回答等，它又是一個重要的組成部分。
　　在中文的各種文本中，大量使用了人稱代詞，形成很多的指代關系，人稱代詞的指代消解便成為中文文本指代消解工作的一個主要內(nèi)容。本文主要研究伊索寓言中文

2、語料中人稱代詞的指代消解。主要包括以下幾個部分內(nèi)容：
　　1.在深入分析伊索寓言語料中人稱代詞指代特點的基礎上，根據(jù)代詞和其先行語所遵循的一般規(guī)律，定義了七個與指代相關的特征，并選用六種機器學習的算法進行消解實驗，實驗結果證明機器學習的方法能較好地解決人稱代詞的指代消解問題。
　　2.在實驗的基礎上本文設計了一個基于語料庫的，機器學習方法與優(yōu)選策略相結合的指代消解系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分考慮了與指代相關的若干特征，利用決策樹算法構建

3、篩選器，并結合錯誤驅(qū)動的規(guī)則提取方法，有效地降低了噪音，大量減少了進入優(yōu)選策略待消解對的數(shù)量。而優(yōu)選策略可以將通過篩選器不能很好處理的指代現(xiàn)象利用統(tǒng)計學的方法消解出來。
　　3.詳細描述了中文文本人稱代詞消解系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，并且對系統(tǒng)進行了全面的測試評估，對比各類人稱代詞的消解情況，分析不同特征對系統(tǒng)性能的影響大小，討論錯誤原因。從該算法目前所取得的一些實驗結果看來，這是行之有效的。
　　本文對人稱代詞的指代消解進行了初步