LINGVISTIK CHEKLOVLAR – KOREFERENTLIKNI AVTOMATIK HAL ETISHNING ASOSI
Ключевые слова:
НЛП, кореференция, антисидент, анафора, лингвистический признак, вектор, местоимение, текстАннотация
Обработка естественного языка (НЛП) — это область искусственного интеллекта, целью которой является облегчение взаимодействия между компьютерами и людьми. Известно, что особенности языка создают трудности в процессе автоматического извлечения смысла из текста. Человеческий разум способен непосредственно понимать содержание текста. Но для того, чтобы искусственный интеллект правильно интерпретировал ее, кореференция должна быть решена с высокой точностью. Кроме того, с решением кореференции связано развитие таких областей, как машинный перевод, ответы на вопросы, обобщение текста, анализ настроений, классификация текста, распознавание речи, идентификация объекта по имени, чат-бот. В данной статье подчеркивается роль НЛП в разрешении кореференции, ее значение, изучается проблем участия языковых особенностей в этом процессе.
Библиографические ссылки
Vincent Ng. Machine Learning for Entity Coreference Resolution: A Retrospective Look at Two Decades of Research. / Proceedings of the Thirty-First AAAI, Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), pp.4877-4884.
Elango P. Coreference Resolution: A Survey. – University of Wisconsin, Madison, WI, pp.1-8, 2005.
Shi Chunqi, Verhagen Marc, Pustejovsky James. A Conceptual Framework of Natural Language Processing Pipeline Application. / Proceedings of the Workshop on Open Infrastructures and Analysis Frameworks for HLT, pp.53-59, Dublin, Ireland, 2014.
Soon, W., H. Ng, and D. Lim (2001): A Machine Learning Approach to Coreference Resolution of Noun Phrases. / Computational Linguistics 27 (4), pp. 521–544.
Yimeng Zhang, Yangbo Zhu. Machine Learning for Coreference Resolution: Recent Developments, pp.1-23
https://www.cs.cmu.edu/~yimengz/papers/Coreference_survey.pdf
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
