决策树驱动的中文指代消解算法：大四学生秦兵的毕业论文探讨

该篇论文是哈尔滨工业大学某位大四学生关于基于决策树的中文指代消解算法的研究作品，由秦兵老师指导，于2004年6月29日进行答辩。指代消解是一个关键的自然语言处理任务，它在信息抽取、自动文摘等领域有重要作用，其目标是理解文本中的代词如何指代前面提到的人、物或事件。 论文首先介绍了研究背景和意义，包括指代消解的基本概念，如MUC（Message Understanding Conference）挑战，这是一个评估指代消解性能的标准，以及指代消解在信息抽取中的应用。研究者还提到了指代消解与信息抽取、自动文摘等领域的关联。 接着，作者梳理了国内外的研究现状，强调了当前主要的方法和技术路线。指代消解的方法多种多样，包括基于规则的方法（利用句法知识、如RAP和Mitkov的工作，以及王厚峰的HNC），机器学习方法（如McCarthy、Cardie的方法，以及基于bootstrap的MBL），以及决策树模型，如Resolve95、Soon99年的工作，以及Xiaofeng Yang在2003和2004年的贡献。 论文的核心部分是论文研究方法与内容，包括在PFR（可能是指某个预定义框架或平台）上验证方法的可行性，引入底层自然语言处理技术来增强系统性能，如词性标注和命名实体识别，这些都是指代消解过程中必不可少的基础步骤。具体到方法，论文着重探讨了名词短语识别和特征向量的选择，因为这是指代消解的关键环节。名词短语识别被定义为根据MUC标准，分为不同类别，如一般名词组、人名组、地名组等，通过一系列步骤，如识别基本名词成分、组内短语合并以及并列短语的处理，来构建更精确的指代关系。 论文进一步细化了基于决策树的指代消解，探讨了如何结合规则来提升决策树模型的性能，这可能是通过规则集和特征选择来增强模型的准确性。最后，论文给出了结论，总结了研究成果，并规划了未来的研究方向，可能会涉及到如何进一步优化模型、扩展到更大规模的数据集，或者探索新的指代消解技术和方法。 这篇论文深入研究了中文指代消解问题，采用了决策树作为核心模型，结合规则进行优化，并且涵盖了从理论背景到实践应用的全面内容，展现了作者在该领域扎实的理论基础和实践经验。