程序如何学会正确地映射代词？

Question

程序如何学会将代词正确映射到文本中的其他内容？

例如，在文字＆＃34; Lisa击败珍妮。她很残忍。＆＃34;，我想＆＃34;她＆＃34;映射到＆＃34; Lisa＆＃34;。

这种算法是否有已知名称？如果是，那是什么？

Answer 1

你正在寻找的是共识/回指/代词解析[1，2]，但它更像是一个研究问题，而不是一个算法。

请参阅下面的图片，了解CoreNLP online demo对“Lisa击败Jenny”这句话所做的事情。她很残忍。 请注意，它并不总是具有您想要/期望的结果。

Answer 2

我相信您正在寻找的信息可以在此链接中找到，关于NLP（自然语言处理）并在CNN（卷积神经网络）中使用

http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/

值得注意的是，CNN是专为“视觉”或图像解析而制作的。在大多数情况下，需要DNN（深度神经网络）来满足这种复杂的要求。

DNN / NLP阅读可在此处找到：https://arxiv.org/pdf/1703.03091.pdf

<强> TL; DR

没有特定的算法，而是可用于推断上述信息的多种算法的子集。查看微软关于语言研究的白皮书。

Answer 3

解析这样的句子需要大量的常识。你需要知道殴打某人可能被认为是一种残酷的行为。据我所知，没有人能够在不受约束的演讲中真正处理这个问题。

IMO，机器学习技术会失败，因为它们通过仅仅复制学习模式而无需理解就能工作。但是想想“Lisa击败Jenny。她很残忍。”并且“Lisa击败Jenny。她是金发女郎。”在结构上是相同的，但你不能将其中一个概括为一个。

某些系统（如Google翻译）通过重复使用已经看过的片段（即短字序列）来工作。但在你的情况下，模式可以跨越几个句子，并且它们重新发生的可能性太小。