【摘 要】
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共指消解是自然语言处理的核心任务之一。在传统机器学习方法使用的平面特征基础上，本文提出一种利用中心语信息的新方法。该方法首先引进一种基于简单平面特征的实例匹配算法
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究中心,哈尔滨,150001
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共指消解是自然语言处理的核心任务之一。在传统机器学习方法使用的平面特征基础上，本文提出一种利用中心语信息的新方法。该方法首先引进一种基于简单平面特征的实例匹配算法用于共指消解。在此基础上，又引入了先行语与照应语的中心语字符串作为新特征，并提出一种竞争模式对将中心语约束融合进实例匹配算法，提升了消解效果。该方法与其他只使用平面特征的传统机器学习方法相比，能充分地利用每一个训练实例的特征信息，进一步融合中心语字符串特征使消解效果更加准确。
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