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Modelos juntos globales para la resolución de la correferencia y de la clasificación de las entidades nombradas

By Pascal Denis and Jason Baldridge

Abstract

En este artículo, combinamos modelos de correferencia, anaforicidad y clasificación de las entidades nombradas, como un problema de inferencia junta global utilizando la Programación Lineal Entera (ILP). Nuestras restricciones garantizan: (i) la coherencia entre las decisiones finales de los tres modelos locales, y (ii) la transitividad de las decisiones de correferencia. Este enfoque proporciona mejoras significativas en el f-score sobre los corpora ACE con las tres métricas de evaluación principales para la correferencia: MUC, B3, y CEAF. A través de ejemplos, modelos de oráculo y nuestros resultados, se muestra también que es fundamental utilizar estas tres métricas y, en particular, que no se puede confiar únicamente en la métrica MUC.In this paper, we combine models for coreference, anaphoricity and named entity classification as a joint, global inference problem using Integer Linear Programming (ILP). Our constraints ensure: (i) coherence between the final decisions of the three local models, and (ii) transitivity of multiple coreference decisions. This approach provides significant f-score improvements on the ACE datasets for all three main coreference metrics: MUC, B3, and CEAF. Through examples, oracle models, and our results, we also show that it is fundamental to use all three of these metrics, and in particular, to never rely solely on the MUC metric.This work was supported by NSF grant IIS-0535154

Topics: Resolución de la correferencia, Entidades nombradas, Aprendizaje automático, Programación lineal entera, Coreference resolution, Named entities, Machine learning, Integer linear programming, Lenguajes y Sistemas Informáticos
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Year: 2009
OAI identifier: oai:rua.ua.es:10045/10549
Journal:
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