Enhancing Anaphora Resolution for Czech

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F07%3A00023097" target="_blank" >RIV/00216224:14330/07:00023097 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Enhancing Anaphora Resolution for Czech

Original language description

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.

Czech name

Jak lépe rozpoznávat anaforické vztahy v češtině

Czech description

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 jejichúspěšnost. 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.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JD - Use of computers, robotics and its application

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/LC536" target="_blank" >LC536: Integrated center for natural language processing</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2007

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

RASLAN 2007

ISBN

978-80-210-4471-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

6

Pages from-to

57-62

Publisher name

Masarykova Univerzita

Place of publication

Brno

Event location

Karlova Studánka

Event date

Jan 1, 2007

Type of event by nationality

CST - Celostátní akce

UT code for WoS article

—