基于特征分选策略的中文共指消解方法

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ＣｈｎｓｒｆｒｎｅＲｅｏｕｉｎＭｈｄｉｅｅＣｏｅｅｅｃｓｌｔｅｏｏｔＢａｅｎＦｅｔｒｓｅｔｖｅｅｔｎＳｒｔｇｓｄ０ａｕｅＲｅｐｃｉｅＳｌｃｉｔａｅｙｏ
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１概述
共指现象广泛存在于自然语言的各种表达中，表示篇章中的一个语言单位与之前出现的语言单位存在语义上的关联（本文不讨论回指和零指），用于指向的语言单位称为照应语，
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第３７卷第１期８
、０．７，１３
・
计
算
机
工
程
２１年９月０１
Ｓｐｅｂｒ０１ｅｔｍｅ２１
ＮＯ．８１
ＣｏｍｐｔｒＥｎ智能及识别技术・
文章编号：０３２（１１— １０１ｏ＿４８０）８— ３２１８
３ＳｈｌｆｌｔｍａｉｎＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙＳｎＹａ— ｎＵｎｖｒｉ，ａｇｈｕ５１２５，ｉａ．ｃｏｏｂｒｔｏｃｅｃｎｃｎｌｇ，ｕｔＳｅｉｅｓｔＧｕｎｚｏ０７Ｃｈｎ）ｏｎｙ
特征向量时对人称代词和普通名词短语分别处理，充分利用不同名词短语的已有特征进行共指消解，并减少部分无效特征在共指消解过程中产生的 “ 噪声 ” 。实验结果表明，该中文共指消解方法能提高共指消解的性能，Ｆ值达到８．％。０２７
关健诃：共指消解；特征选择；自然语言处理；支撑向量机；数据词典
文献标识码；Ａ
中圈分类号；Ｐ９Ｔ３１
基于特征分选策略的中文共指消解方法
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（．１北京信息科技大学计算机学院，北京１００；２北京拓尔思信息技术股份有限公司，北京１００；０１１．０１１３中山大学信息科学与技术学院计算机科学系，广州５０７）．１２５摘要：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
［ｙｗｒｓｏｅｅｅｃｓｌｔｎｆａｕｅｓｌｃｉｎｎｔｒｎｕｇｒｃｓｉｇＳｐｏｔｅｔｒａｈｎ（Ｖ）ｄｔｉｔｎｒＫｅｏｄ］ｃｒｆｎｅｒｏｕｉ；ｅｔｒｅｔ；ａｕｅａｇａｅｏｅｓ；ｕｐｒＶｃｏｃｉｅＳＭ；ａａｃｉａｙｒｅｏｅｏｌｐｎＭｄｏＤＯＩ１．６／ｉｎ１０－４８２１．８０９：０３９ｊｓ．０３２．１１．５９．ｓ００