A trainable method for pronominal anaphora resolution using shallow information

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抄録

We propose a corpus-based approach to anaphora resolution of Japanese pronouns combining a machine learning method and statistical information. First, a decision tree trained on an annotated corpus determines the coreference relation of a given anaphor and antecedent candidates and is utilized as a filter in order to reduce the number of potential candidates. In the second step, preference selection is achieved by taking into account the frequency information of coreferential and non-referential pairs tagged in the training corpus as well as distance and counting features within the current discourse.

収録刊行物

  • 自然言語処理 = Journal of natural language processing  

    自然言語処理 = Journal of natural language processing 8(3), 59-85, 2001-07-10 

    一般社団法人 言語処理学会

参考文献:  17件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10021991476
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10472659
  • 本文言語コード
    ENG
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13407619
  • NDL 記事登録ID
    5841005
  • NDL 雑誌分類
    ZU8(書誌・図書館・一般年鑑--図書館・ドキュメンテーション・文書館)
  • NDL 請求記号
    Z21-B168
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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