超图(Hypergraph)理论与应用.ppt

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刘未鹏
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什么是共指消解(Coreference Resolution)
01
共指消解的各种方法
02
图分割(Graph Partitioning)方法
03
简单图分割方法的潜在缺陷
04
引入超图(Hypergraph)的意义
05
动机(Motivation)
超图(Hypergraph)
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超图的定义
超图的分割
超图真比简单图优越吗？
如何将超图运用到共指消解中
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什么是共指消解
[李明i ]怕[高妈妈j ]一人呆在家里寂寞,[他i ]便将[他自己i]家里的电视搬了过来给[她j]。
基于训练语料库，统计出概率分布，然后进行预测。
统计方法
以节点表示名词短语，以边表示名词短语间的共指关联度。
图方法
利用句法层面的知识，进行启发式消解。
规则方法
决策树、朴素贝叶斯、规则学习等等。
机器学习
共指消解的方法
节点表示名词短语
01
边表示短语与短语之间的某种关联(这种关联必须要对“共指”起到贡献，如人称、性别、单复数等属性)
02
边的权值用来表示这种关联对共指起到的贡献的大小
03
图方法
简单图
一条边只能连接两个顶点
超图
一条边可以连接多个顶点
为什么引入超图(一个例子)
简单图版本丢失了“同一作者的多篇文章”这一信息，而超图版本则保存了这一信息。
在共指消解里面，也有类似的信息，比如“多个指代的性别(gender)相同”、“多个指代的数量相同”(即同为单数或同为复数)等。
顶点代表文章，每条边代表两个顶点（文章）享有同一个作者
为什么引入超图(一个例子)
如果v1:A,B v2:A,C v3:A,D
假设有三篇文章，v1，v2，v3。它们的作者分别是：v1:A,B v2:B,C v3:C,D