英文新闻中的人名共指
计算与语言
2018-11-21 v2
摘要
在搜索与信息抽取等任务中，人常是令人感兴趣的实体。这些任务的目标是尽可能多地找到由姓名指定的人的信息。然而在文本中，一些对人的指代是通过代词（she、his）或泛化描述（the professor、the German chancellor）进行的。因此，共指消解系统能够将这些不同类型的提及链接到正确的人名十分重要。在此，我们在人名共指子任务上评估了两个最先进的共指消解系统，该子任务中我们关注识别由名字提及的人以及该人的所有其他提及（代词或泛化名词短语）。我们的分析揭示，标准共指度量未能充分反映该任务的要求：它们不惩罚系统未识别任何名字提及，且即使系统正确找到同一实体的提及但未能链接到恰当名字（she--the student---无名字）也给予奖励。我们引入了评估人名共指的新度量以解决这些偏差。我们提出了一个简单的基于规则的命名实体识别驱动系统，在这些任务特定度量上优于当前最先进系统，并在传统共指评估上与之相当。最后，我们给出了其他命名实体共指消解的类比评估，并表明基于规则的方法仅对人名共指有效，对其他命名实体类型无效。
引用
@article{arxiv.1810.11476,
title = {Named Person Coreference in English News},
author = {Oshin Agarwal and Sanjay Subramanian and Ani Nenkova and Dan Roth},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.11476},
year = {2018}
}