Coreference resolution searches noun phrases referring to the same concep or subject in a document. Since coreference resolution is a semantic analysis stage in natural language precessing, it can be used in various services based on semantic analysis...

Coreference resolution searches noun phrases referring to the same concep or subject in a document. Since coreference resolution is a semantic analysis stage in natural language precessing, it can be used in various services based on semantic analysis like text sumerization or QA systems. “Mention” and “Entity” are elements of coreference resolution. “Mention” refers to all possible noun phrases could be corefered. “Entity” is considered as a set of the mentions refering to the same subject. Mention-pair and entity-mention are two typical methodologies of coreference resolution.
The restricted the domain of each stage of entity-centric rule-based coreference resolution method to improve its performance. The research conducted the comparitive experiment by setting the system without context restriction as the comparison system. As the evaluation menthod, MUC-6 is used. The experiment result showed the proposing system improved the performance by 4.4%p. The result shows that context restriction influenced the system positively, especially the anaphore resolution.

본 연구는 한국어 문장에서 나타나는 동일한 개체를 가리키는 명사구들을 찾아내기 위한 상호참조해결 연구이다. 상호참조해결은 의미 분석 단계로 의미 분석에 기반을 둔 각종 자연어처리...

본 연구는 한국어 문장에서 나타나는 동일한 개체를 가리키는 명사구들을 찾아내기 위한 상호참조해결 연구이다. 상호참조해결은 의미 분석 단계로 의미 분석에 기반을 둔 각종 자연어처리 서비스들에 의해 응용될 수 있다. 예들 들면 문서 요약이나 질의응답 시스템과 같은 서비스들이다. 상호참조해결에서 멘션은 상호참조의 가능성이 있는 명사구를 지칭하는 용어이고 엔티티는 하나의 대상을 가리키는 명사구들을 하나로 묶어 둔 집합이다. 상호참조해결에는 멘션 페어 방식과 엔티티 멘션 방식이 존재한다.
본 논문은 한국어 상호참조해결의 성능을 높이기 위해 엔티티 멘션 방식의 다단계 시스템에서 단계별 상호참조해결 범위를 제한하였다. 논문은 문맥제한을 두지 않은 시스템, 즉 기존 이론을 바탕으로 구현한 시스템을 비교 시스템으로 하여 대조실험을 진행하였다. 평가척도는 상호참조해결이나 대명사 참조해결에서 많이 사용되는 MUC 방식을 사용하였다. 실험 결과 논문에서 제안한 시스템이 4.4%p의 성능제고를 가져왔다. 이는 문맥제한을 두는 방식이 시스템의 성능 향상에 도움이 되었다는 것을 보여준다.

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