名詞句のコア参照解決における難問

我々は、MUCおよびACEタスク定義の違い、評価方法における仮定、そしてテキストコーパスの固有の違いを分解することで、NPコア参照解決の最先端について明らかにすることを目指しています。まず、コア参照解決において重要な役割を果たす3つのサブプロブレム、すなわち名前付きエンティティ認識、指示詞の決定、コア参照要素の検出を検討します。我々は、各サブプロブレムがコア参照解決に与える影響を測定し、評価方法におけるこれらのサブプロブレムに関する特定の仮定が全体のタスクを劇的に簡素化できることを確認します。次に、最先端のコア参照解決器の性能を複数の指示詞のクラスに対して測定し、これらの結果を使用して新しいデータセットにおけるコア参照解決性能を推定するための定量的な指標を開発します。