NĚMČÍK, Václav. Enhancing Anaphora Resolution for Czech. In RASLAN 2007. 1st ed. Brno: Masarykova Univerzita. p. 57-62. ISBN 978-80-210-4471-5. 2007.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Enhancing Anaphora Resolution for Czech
Name in Czech Jak lépe rozpoznávat anaforické vztahy v češtině
Authors NĚMČÍK, Václav (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
Edition 1. vyd. Brno, RASLAN 2007, p. 57-62, 6 pp. 2007.
Publisher Masarykova Univerzita
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Publication form printed version "print"
WWW URL
RIV identification code RIV/00216224:14330/07:00023097
Organization unit Faculty of Informatics
ISBN 978-80-210-4471-5
UT WoS 000268015500007
Keywords in English anaphora resolution; linguistic resources; verb valency; semantic plausibility; WordNet; Czech
Tags anaphora resolution, Czech, linguistic resources, semantic plausibility, verb valency, WordNet
Changed by Changed by: Mgr. Václav Němčík, učo 39616. Changed: 26/7/2021 01:17.
Abstract
Resolution of anaphoric reference is one of the most important challenges in natural language processing (NLP). Functionality of most NLP systems crucially relies on an accurate mechanism for determining which expressions in the input refer to the same entity in the real world. The immense complexity of this issue has led the research community to adopt predominantly knowledge-poor methods, despite the fact that these are known to be incapable of solving this task reliably. This paper suggests several ways of extending such methods by further resources and mechanisms in order to arrive at a more adequate anaphora resolution procedure. First, the paper sketches how to exploit information about verb valencies or co-occurrence statistics to account for semantic plausibility of individual antecedent candidates. Further, several ways of adapting ML-based AR methods are suggested, so that they account for the structure of the AR task more closely.
Abstract (in Czech)
Rozpoznávání anaforických vztahů je jedním z nejdůležitějších úkolů v automatickém zpracování přirozeného jazyka (ZPJ). Funkčnost většiny systémů ZPJ závisí na vhodnm mechanismu, jenž spolehlivě určí, které výrazy ve vstupním textu odkazují ke stejným entitám ve světě. Obtížnost této problematiky má za následek, že se v praxi používají metody zanedbávající sémantické znalosti, přestože jsou k řešení této úlohy potřeba. Tento článek předkládá několik způsobů, jak tyto metody rozšířit a zvýšit tak jejich úspěšnost. Je nastíněno, jak lze využít informace o slovesných valencích nebo společných výskytech slov k posouzení sémantické vhodnosti kandidátů na antecedent. Dále jsou v článku navrženy možné úpravy metod založených na strojovém učení, aby lépe odrážely strukturu úlohy rozpoznávání anaforických vztahů.
Links
LC536, research and development projectName: Centrum komputační lingvistiky
Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Centrum komputační lingvistiky
PrintDisplayed: 29/3/2024 03:30