Correferências Pronominais na 3ª Pessoa do Singular INF2915 Prof.: Ruy Milidiu.

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1 Correferências Pronominais na 3ª Pessoa do Singular INF2915 Prof.: Ruy Milidiu

2 Objetivos Aplicar SVM na identificação de anáforas na 3ª pessoa do singular. Avaliar SVM combinado a outras técnicas para solucionar o problema proposto. Eleger uma das técnicas combinadas para melhoria dos resultados obtidos somente com SVM.

3 Descrição do Problema O processo de encontrar o antecessor apropriado a cada anáfora no texto é chamado de resolução de anáfora. Tal resolução é muito importante porque sem a mesma o texto não estaria completamente e corretamente compreendido – sem encontrar o antecessor apropriado, o significado e a regra da anáfora não poderia ser realizada.

4 Método Proposto SVM - Suport Vector Machine

5 Corpus http://pandeiro.learn.fplf.org.br/inf2915/image s/9/9b/Wsj15-16_coref.zip

6 Crongrama Adequação do corpus Aplicação do SVM Manipulação dos resultado obtidos a fim de melhorar a solução final Teste de outras técnicas Comparativo entre resultados obtidos

7 Referências Marin Dimitrov A Light-weight Approach to Coreference Resolution for Named Entities in Text University of Sofia "St. Kliment Ohridski" http://citeseer.ist.psu.edu/dimitrov02lightweight.html Judita Preiss Choosing a Parser for Anaphora Resolution Computer Laboratory http://www.cl.cam.ac.uk/~jp233/publications/daarc02.pdf Shalom Lappin and Michael McCord ANAPHORA RESOLUTION IN SLOT GRAMMAR IBM T. J. Watson Research Center http://citeseer.ist.psu.edu/shalom90anaphora.html Shalom Lappin An Algorithm for Pronominal Anaphora Resolution SOAS, University of London http://acl.ldc.upenn.edu/J/J94/J94-4002.pdf Natalia N. Modjeska, Katja Markert, Malvina Nissim Using the Web in Machine Learning for Other-Anaphora Resolution Proceedings of the 2003 Conference on Emprical Methods in Natural Language Processing http://acl.ldc.upenn.edu/acl2003/emnlp/pdfs/Modjeska.pdf Niyu Ge, John Hale and Eugene Charniak A Statistical Approach to Anaphora Resolution Dept. of Computer Science, Brown University http://acl.ldc.upenn.edu/W/W98/W98-1119.pdf