title: Coreference resolution using clusterisation algorithms
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Графеева Наталья Генриховна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бодрова Анастасия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bodrova Anastasiya
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кандидат физико-математических наук, доцент Н.Г.Графеева
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor  N.G.Grafeeva
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:21:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:21:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 027629
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/5052
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа описывает опыт создания прототипа системы для разрешения кореференции для текстов на русском языке. 
  
  Разрешение кореференции является одной из ключевых подзадач извлечения информации и заключается в объединении текстовых упоминаний, относящихся к одной сущности дискурса.  
  
  В данной работе мы поставили целью применить алгоритм кластеризации для разрешения кореференции на русскоязычных новостных текстов, сузив задачу до кластеризации имён собственных, которые относятся к персонам.  Модель нашей работы включала в себя два этапа: извлечение упоминаний и их кластеризацию. Извлечение упоминаний происходило с помощью вручную написанных грамматик для Томита-парсера. Для объединения извлечённых имён в сущности, мы использовали аггломеративную кластеризацию на сущностном уровне с помощью векторов взвешенных признаков.
  
  Мы проводили эксперименты на новостных текстах, размеченных для соревнования Dialogue Evaluation factRuEval-2016,  а так же сравнивали результаты с участниками соревнования и встроенными алгоритмами Томита-парсера для извлечения и кластеризации имён. В итоге, мы получили сравнимые результаты и превзошли результаты Томита-парсера.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work describes the experience of creating a coreference resolution prototype system for Russian-language.
  
  Coreference resolution is a key subtask of Information Extraction, and aims to grouping mentions that refer to the same discourse entity.
  
  This work was aimed to applying a clusterization algorithm for Russian-language newswire texts. We narrowed the task to Person proper names clusterization. Our approach model included two steps: mention extraction and clusterization. Mention extraction was proceeded by manually-created grammars for Tomita-parser. For mention grouping, we used agglomerative clusterization on entity level with the help of weighted feature vectors.
  
  We run our experiments on newswire texts, annotated for fastRuEval-2016 competetion, organized by Dialogue Evaluation. We compare our results with competitors. As a baseline, we set built-in Tomita-parser algorithms for name extraction and name clusterization. We got comparable results, and outperformed the baseline.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: разрешение кореференции
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аггломеративная кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: coreference resolution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: agglomerative clusterization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Coreference resolution using clusterisation algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разрешение кореференции методами кластеризации
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Bodrova_masterThesis_Rus_Final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5052/1/Bodrova_masterThesis_Rus_Final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 188,81 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Bodrova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5052/2/reviewSV_Otzyv_Bodrova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 501,47 kB
resources.filename: reviewSV_st006961_Grafeeva_Natalya_Genrixovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5052/3/reviewSV_st006961_Grafeeva_Natalya_Genrixovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,34 kB
resources.filename: reviewSV_bodrova_recenzia.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5052/8/reviewSV_bodrova_recenzia.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 16,52 kB
resources.filename: reviewSV_st006961_Grafeeva_Natalya_Genrixovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5052/9/reviewSV_st006961_Grafeeva_Natalya_Genrixovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,84 kB