华东师范大学学报(自然科学版)

作者：陈远哲, 匡俊, 刘婷婷, 高明, 周傲英

单位：陈远哲,男,硕士研究生,研究方向为自然语言处理与知识图谱.E-mail:yzchen@stu.ecnu.edu.com.

关键词：共指消费,自然语言处理,全局优化,知识库,深度学习,

基金：国家重点研发计划（2016YFB1000905）；国家自然科学基金（U1811264，61877018，61502236，61672234）；上海市科技兴农推广项目（T20170303）

共指消解旨在识别指向同一实体的不同表述，在文本摘要、机器翻译、自动问答和知识图谱等领域有着广泛的应用.然而，作为自然语言处理中的一个经典问题，它是一个NP-Hard的问题.本文首先对共指消解的基本概念进行介绍，对易混淆概念进行解析，并讨论了共指消解的研究意义及难点.本文进一步归纳梳理了共指消解的发展历程，将共指消解从技术层面划分为若干阶段，并介绍了各个阶段的代表性模型，探讨了各类模型的优缺点，其中着重介绍了基于规则、基于机器学习、基于全局最优化、基于知识库和基于深度学习的模型.接着对共指消解的评测会议进行介绍，对共指消解的语料库和常用评测指标进行解释和对比分析.最后，指出了当前共指消解模型尚未解决的问题，探讨了共指消解的发展趋势.

来源：2019年第5期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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