基于统计关系学习的汉语指代消解研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于统计关系学习的汉语指代消解研究

项目名称：基于统计关系学习的汉语指代消解研究
项目类别：面上项目
批准号：60673043
申请代码：F020603
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2007-01-01-2009-12-31

项目负责人：陈家骏
负责人职称：教授
依托单位：南京大学
批准年度：2006

中文摘要：

指代是自然语言中一种非常普遍和常见的语言现象, 指代消解是文本理解不可缺少的内容，它几乎是任何一个自然语言处理的应用领域都需要解决的问题。本课题的主要目标是研究基于机器学习的汉语共指消解方法。本课题从训练语料库的预处理、机器学习算法和模型的选择与设计、汉语指代知识库的自动学习等方面对汉语的共指消解问题进行了比较系统的研究。其中，在语料的预处理技术研究方面，提出了一种基于潜在语义分析技术和直推式谱图算法的文本分类方法和一种基于大间隔方法的汉语组块分析方法；在共指消解的学习模型设计方面，提出了基于图模型的全局共指消解算法，并首次应用一种新的统计学习模型—马尔科夫逻辑网络（MLN）解决共指消解问题。同时，为解决构建马尔科夫逻辑网络所需要的一阶逻辑知识库，我们将归纳逻辑编程（ILP）技术与马尔科夫逻辑网络相结合，设计与实现一种自动学习马尔科夫逻辑网络结构的共指消解算法。本课题中的研究成果可应用于信息抽取、机器翻译和问答系统等自然语言处理领域。

中文主题词：共指消解；统计学习模型；马尔科夫逻辑网络；归纳逻辑编程；关联聚类

结论摘要：

英文主题词Coreference resolution; Statistical learning model; Inductive logic programming; Correlation clustering

成果综合统计