Detailed Information on Publication Record
2007
Enhancing Anaphora Resolution for Czech
NĚMČÍK, VáclavBasic 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
Language
English
Type of outcome
Stať ve sborníku
Field of Study
20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Country of publisher
Czech Republic
Confidentiality degree
není předmětem státního či obchodního tajemství
Publication form
printed version "print"
References:
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
Změněno: 26/7/2021 01:17, Mgr. Václav Němčík
V originále
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.
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 project |
|