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中文跨文档指代消解的研究与实现的开题报告
一、研究背景
随着互联网的发展与普及,世界各国的人们更加频繁地进行各种跨
语言、跨领域的信息交流与合作。而这些信息交流中的一大难点就是句
子中的指代消解问题。指代消解是指在一篇文本中,当某个名词被多次
提及时,需要确定每次提及是否指向同一个实体。这一问题在单一文档
中并不是很难解决,但在跨文档的场景下,由于不同文档中可能涉及的
实体不同、命名方式不同、语言不同等因素,指代消解问题难度加大,
成为了自然语言处理领域的一大挑战。
二、研究目的及意义
本研究旨在探究中文跨文档指代消解的实现方法,以提高跨文档信
息处理和自然语言理解的效率和准确性。研究成果可以应用于各种文本
处理场景,例如文本分类、信息检索、文本摘要等,可以提高这些场景
中自然语言处理的成功率和效率,提升实际应用价值。
三、研究内容与方案
本研究将涵盖以下内容:
1.基于机器学习的指代消解方法研究。文献中普遍采用机器学习方
法来解决指代消解问题,本研究将研究《ChenandNg》等经典文献中提
出的基于支持向量机(SVM)和最大熵(MaxEnt)的指代消解方法,并
在中文跨文档语料库上进行验证和改进。
2.基于知识图谱的指代消解方法研究。知识图谱是一种由实体和关
系构成的图形化知识表示方法,具有较强的语义表达能力,可为指代消
解提供丰富的语义信息。本研究将探究基于知识图谱的指代消解方法,
并在中文跨文档语料库上进行验证和改进。
3.研究跨文档指代消解语料库构建方法。为了支持指代消解算法的
实现和评估,本研究将结合现有跨文档语料库构建方法,针对中文语言
的特点,提出符合中文跨文档指代消解需要的语料库构建方法。
四、预期成果及可行性分析
本研究预期将实现基于机器学习和基于知识图谱的中文跨文档指代
消解算法,并在公开的中文跨文档语料库上进行测试和评估,展示算法
的有效性和实用性。同时,本研究将提出中文跨文档指代消解语料库构
建方法,并将构建出符合要求的语料库作为研究成果之一,以供后续的
研究和应用使用。
以上研究内容可通过现有的自然语言处理算法和知识图谱构建技术
加以实现,具有一定的可行性。同时,由于中文语言具有丰富的表达方
式和复杂的语法结构,指代消解问题相对于英文等其他语言来讲具有更
大的挑战,因此本研究具有一定的创新性和研究价值。