Inkrementelle Koreferenzanalyse für das Deutsche

Es wird ein inkrementeller Ansatz zur Koreferenzanalyse deutscher Texte vorgestellt. Wir zeigen anhand einer breiten empirischen Untersuchung, dass ein inkrementelles Verfahren einem nichtinkrementellen überlegen ist und dass jeweils die Verwendung von mehreren Klassifizierern bessere Resultate ergibt als die Verwendung von nur einem. Zudem definieren wir ein einfaches Salienzmass, dass annähernd so gute Ergebnisse ergibt wie ein ausgefeiltes, auf maschinellem Lernen basiertes Verfahren. Die Vorverarbeitung erfolgt ausschliesslich durch reale Komponenten, es wird nicht - wie so oft - auf perfekte Daten (z.B. Baumbank statt Parser) zurückgegriffen. Entsprechend tief sind die empirischen Ergebnisse. Der Ansatz operiert mit harten linguistischen Filtern, wodurch die Menge der Antezedenskandidaten klein gehalten wird. Die Evaluierung erfolgt anhand der Koreferenzannotationen der TüBa-D/Z