Автоматическое разрешение кореференции местоимений третьего лица русскоязычных текстов

• Автор: Толпегин, Павел Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 238 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

Аппарат сокращений, терминов и понятий

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЗАДАЧА РЕФЕРЕНЦИАЛЬНОГО АНАЛИЗА И МЕТОДЫ

РЕШЕНИЯ

1.1. Первично-семантический граф

1.2: Вопросы референциального анализа

1.3. Классификация видов межклаузной кореференции

1.3.1. Вид №1. Кореференция на основе местоимений

1.3.2. Вид №2. Синонимия отдельных слов, именных групп и более сложных

конструкций
1.3.3. Вид №3. Меронимические, родовые и видовые отношения
1.3.4. Вид №4. Логико-интуиционистские нечеткие правила
1.3:5. Вид №5. На основе метафорического переноса
1.4. Знания, используемые для разрешения местоименной анафоры
1.4.1. Морфологические и лексические знания
1.4.2. Синтаксические знания
1.4.3. Семантические знания
1.4.4. Знания дискурса
1.4.5. Знания о Мире
Г.5. Этапы разрешения местоименной анафорьг
1.5.1. Идентификация анафорических местоимений
1.5.2. Идентификация анафорических именных групп
1.5.3. Центрирование
1.5.4. Соподчинённо стъ
1.6. Обзор существующих исследований решений. Работы 60-х, 70-х и 80-
X ГГ
1.6.1. SHRDLU
1.6.2. LUNAR
1.6.3. Алгоритм Дж. Хоббса
1.6.4. BFP-алгоритм:
1.6.5. ' Упрощенный подход Картера
1.6.6. Распределенная архитектура Рич и ЛуперФой
1.6.7. Стратегический подход Карбонелл и Браун
1.6.8. Другие работы
1.7. Корпусно-ориентированные подходы 90-х годов
1.7.1. Подход, основанный на сочетаемости шаблонных компонентов
1.7.2. Алгоритм Шалом Лапшин и Герберт Лисс
1.7.3. Сравнение с другими подходами
1.7.4. Подход Кеннеди и Богураев
1.7.5. Национальные практические решения по разрешению анафоры
1.7.6. Машинное обучение в задаче разрешения анафоры
1.8. Автоматическое разрешение кореференции для стандартного набора
признаков

1.8.1. Технология решения
1.8.2. Признаковое пространство
1.8.3. Структура решающего правила
1.8.4. Алгоритм разрешения анафоры
1.8.5. Результаты
1.9. Выводы
ГЛАВА 2. ВЫЧИСЛЕНИЕ ПРИЗНАКОВ В ЗАДАЧЕ УСТАНОВЛЕНИЯ
КОРЕФЕРЕНТНЫХ СВЯЗЕЙ
2.1. Структура решения
2.2. Разрешение референции для расширенного признакового пространства
2.3. Структура решения
2.4. Технологические аспекты разработанных алгоритмов по
формированию расширенного признакового пространства
2.4.1. Расширение набора частей речи, способных выступать в качестве
гипотетического антецедента
2.4.2. Порядок слов запроса при поиске в неразмеченном корпусе
2.4.3. Способ определения глагольной группы, управляющей анафором
2.4.4. Специфика притяжательных местоимений
2.4.5. Роль уточняющего (присвязочного) слова при корпусном поиске
2.5. Алгоритмы и методы формирования расширенного признакового
пространства
2.5.1. Алгоритм составления оценок степени одушевлённости для
валентностей русскоязычных глаголов
2.5.2. Алгоритм синтаксической деривации для способа
2.5.3. Алгоритм определения конфликтующих антецедентов
2.5.4. Алгоритм некореферентности анафора с гипотетическим
антецедентом
2.5.5. Алгоритм некореферентности местоимений
2.5.6. Алгоритм построения гипотез сочетаемости глагольной группы и
гипотетического антецедента
2.6. Разрешение кореференции для расширенного признакового
пространства
2.6.1. Определение числа гипотетических антецедентов
2.6.2. Нахождение оптимального признакового пространства
ГЛАВА 3. МОДЕЛИ РАСПОЗНАВАНИЯ КОРЕФЕРЕНТНОЙ СВЯЗИ
3.1. Признаковое пространство задачи
3.2. Постановка общей задачи для определения кореферентной связи
между анафором и антецедентом
3.3. модель МВ распознавания кореференции
3.4. Модель БЗЕ распознавания кореференции
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС РАСПОЗНАВАНИЯ
КОРЕФЕРЕНТНЫХ СВЯЗЕЙ И РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ПРИМЕНЕНИЙ
4.1. Методы и показатели распознавания

4.2. Определение кореферентного антецедента в модели MB
4.3. Программная среда установления кореферентных связей и
АККУМУЛЯЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
4.4. Определение кореферентного антецедента в модели DSE
4.5. Параметры анализируемых текстов
4.6. Влияние разрешения кореференции в разрешении морфологической неоднозначности
4.7. Расширенная постановка задачи
4.7.1. Описание задачи
4.7.2. Подходы к решению
ГЛАВА 5. ВЫВОДЫ
5.1. Общие выводы
5.2. Основные результаты работы
ГЛАВА 6. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ГЛАВА 7. ПРИЛОЖЕНИЯ
7.1. Оценки степени неодушевлённости для валентностей русскоязычных глаголов
7.2. Синтаксический анализ предложения в формате XML
7.3. Исходный код модуля build_anaph_html.pl

В [Grosz и др., 1995] определены три типа переходов между парами высказываний:
1. продолжение центра - Cb(Ui+ijy)=Cb(Uj,D), т.е. предыдущий центр высказывания Ui+i такой же, как и предыдущий центр в высказывании UN и эта ИГ является предпочтительным центром в Cf[Ui+i). В этом случае Cb(Ui+!) является наиболее вероятным кандидатом для Cb{Ui+2).
2. сохранение центра - Cb(Ui+i,D)=Cb(Ui), но эта ИГ не является предпочтительной среди элементов Cf[Ui+I). В этом случае Cb(Ui+I) не является акцентированным кандидатом для Cb(Ui+2), и хотя он сохраняется, как Cb(UN+i,D) он маловероятно займет ту же роль в Ui+2.
3. смещение центра - Cb(Ui+i,D)Cb(Uj,D).
В [Brennan и др., 1987] различается плавное смещение или смещение'1 (Cb(Ui+i)=Cp(Ui+1)) или резкое смещение центра (Cb(Ui+I)Cp(Ui+I)).
Пример 11. Резкое и плавное смещение центра
Дискурс С:
1 ).Дэюон работает в Сберегательном банке.
2). Он работает с Лизой.
У). Джон собирается жениться на Лизе.
6). Лиза известна ему два года.
Дискурс D:
1 ).Джон работает в Сберегательном банке.
2). Он работает с Лизой.
У). Джон собирается жениться на Лизе.
7). Она знает Джона два года.
Теория центрирования включает следующие два правила:
1. Если некоторый элемент Cf (U,) реализуется как местоимение в Ui+j, то Cb(Ui+i) тоже должно быть реализовано как местоимение.