共指消解相关论文
指代是一种重要的语言现象，运用指代可以避免复杂的词语在句子中重复出现，使语句简洁连贯。在多轮口语对话中，使用代词指代实体可以提......
近年来随着个人计算机数量与移动个人终端数量不断攀升,每时每刻都有大量的数据产生。为了更好的处理与利用这些数据,Google公司首......
在多轮人机对话场景下,用户对话常存在指代或信息省略的问题,给对话系统准确识别用户意图造成了巨大困难。为此,研究者提出使用序......
在一段文本中,一个实体可以有多种不同形式的实体表述,这些实体表述之间的关系被称为共指关系。共指消解任务的目标就是将文本中具......
共指消解旨在识别文本中指向同一实体的不同表述,在多项高级自然语言任务中起到重要的基础支撑作用。随着自然语言处理的快速发展,......
近几年之内,互联网渗透于生活各处,随之而来的是网上充斥着海量的数据,使网络上的信息变得冗杂,知识图谱的出现能够解决此问题。知......
学位
随着科学技术的快速发展，互联网的广泛普及，信息量极大丰富，知识的增长与更新速度日益加快，如何快速获取感兴趣的信息成为人们关注的话......
自然语言中共指现象非常普遍。一个真实世界中的实体在自然语言中出现的时候，往往会有多种多样的表达。虽然人们可以毫无困难的区分......
共指消解是自然语言处理中的核心任务,它对于信息抽取、信息检索、篇章分析、自动文摘、信息过滤和机器翻译等都具有重要的意义。......
所谓共指消解就是将对应同一实体的多个表述划分到一个等价类的过程。共指消解是信息抽取中的一个重要子任务，在自然语言处理和信息......
随着科学发展和行业应用的实际需要,迫切要求在更深层次上对篇章进行理解。近些年伴随着自然语言处理研究任务的深入,针对短文本的......
为了有效解决当前科技服务资源种类繁多、各大科技服务资源平台分类异构明显的问题,本文提出了一种新的科技服务资源分类体系的构......
文章以突发事件新闻语料为研究背景,深度挖掘维基百科作为消解的背景语义知识,提炼出四类基于维基百科的特征,分别是解释网页内容......
共指消解是文本信息处理中的一个重要问题。提出了一种有监督的关联聚类算法以实现对中文实体提及的共指消解。首先将共指消解过程......
关联数据源的独立自治特点导致不同数据源对真实世界相同实体可能提供冲突的描述,限制了关联数据的可用性。对关联数据进行冲突消......
命名实体识别与共指消解均依赖于对实体相邻文本信息的学习,本文提出一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型,共用......
指代消解处理是自然语言处理的关键环节，也是众多语言工程项目的核心任务。本文针对指代消解的一些基本问题进行阐述，按照时间线索，对......
共指是突发事件新闻报道中的常见现象。良好的处理共指现象，是进行信息提取的基本必要过程。本文采用最大熵模型对汉语突发事件新闻......
共指消解是自然语言处理的核心任务之一。在传统机器学习方法使用的平面特征基础上,该文提出一种利用中心语信息的新方法。该方法......
提出了一种基于自适应谐振理论（ART）网络的无指导中文名词短语共指消解方法。该方法充分利用名词短语自身特征，通过改变网络参数动态......
针对基于机器学习的中文共指消解中不同类别名词短语特征向量的使用差异,提出一种基于特征分选策略的方法。该方法在选择特征向量......
指代消解是自然语言处理的一项关键环节,也是信息抽取的核心任务之一。针对指代消解的一些基本问题进行阐述,主要介绍利用机器学习......
该文针对中文共指消解的具体任务,提出采用谱聚类的方法进行共指消解。首先,在待消解项对上抽取特征,使用最大熵模型判断两个待消......
近些年来,随着人们的生活水平日益提高,安全问题也逐渐受到高度重视。智能视频监控技术在安防领域内扮演着非常重要的角色,其中视......
汉语框架网(CFN)作为一种框架语义资源,广泛应用于阅读理解、问答系统等自然语言处理研究领域中。构建汉语篇章句子中框架元素之间......
互联网和人工智能在各个领域的普及以及人们的健康医疗意识与日俱增,整个社会对医疗信息的需求也随之增加。“智慧医疗”将是未来......
提出一种统计与规则相结合的决策树算法进行汉语代词共指消解，利用规则过滤掉属性冲突的反例，一定程度上弥补了决策树算法忽略属性关......
以基于内在认知机理的知识发现理论为指导，针对汉语命名实体识别的难点，充分考虑专家知识在命名实体识别中的作用；根据不同的实体类型......
基于框架语义的推理是实现语篇理解、问答系统等任务中语义理解的一种有效手段,框架语义推理通过构建汉语篇章句子框架之间的联系......
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针对信息安全领域内的共指消解问题,提出了一个混合型方法。该方法在原来BiLSTM-attention-CRF模型的基础上引入领域词典匹配机制,......
随着语义Web的快速发展,语义Web数据大幅增长.在语义Web中,单个对象很可能由多个不同的标识符(例如URI)指称.语义Web中,对象共指的......
提高突发事件应对的关键在于快速地收集和提取相关新闻报道中的有用信息,共指消解是信息提取研究的重要子任务。该文采用最大熵模......
共指消解作为自然语言处理中的一个重要问题一直受到学术界的重视。二十多年来,基于规则的和基于统计的不同方法被提出,在一定程度......
指代消解的基本任务是识别篇章中对现实世界同一实体的不同表达.由于消解不同实体表达是自然语言理解的关键因素之一,因此许多学者......
共指是自然语言篇章中的常见现象,它使得语言表达更加简明,句子更加连贯,但这也给计算机理解自然语言增加了难度。本文主要针对中......
共指是自然语言领域中广泛存在的现象,所谓的共指消解任务(Coreference Resolution),就是利用一篇文档中的上下文信息,结合各个表......
本文主要研究了通过待消解项识别和全局优化改进共指消解的方法。通过结果反馈及参数调节,共指消解系统能够与不同性能的待消解项......
随着互联网的飞速发展，如何从爆炸式增长的信息中高效地找到自己所需信息成为信息检索研究的重要目标。其中，面向人名的检索有着非常......
随着信息爆炸式的增长和篇章处理技术的广泛应用，指代消解显示出前所未有的重要性，并成为自然语言处理的研究热点。共指消解是指代消......
共指消解旨在识别指向同一实体的不同表述,在文本摘要、机器翻译、自动问答和知识图谱等领域有着广泛的应用.然而,作为自然语言处......
实体属性挖掘（slot filling,SF）旨在从大规模文档集中挖掘给定实体（称作查询）的特定属性信息。实体搜索是SF的重要组成部分,负责检索包......
当今是信息爆炸的时代,在海量数据中进行信息抽取变得尤为重要。实体连接是把给定语境的实体连接到知识库的过程。共指消解是判断......
在共指消解领域,目前已经有大量研究工作围绕实体共指问题展开,而有关事件共指方面的研究则相对较少。由于事件表述的灵活性,共指......
