机器学习 - 检查和解析与前一句相关的句子
machine learning - check & parse sentence related to previous sentence
在自然语言处理过程中，判断当前句子是否有"cues"需要从上一句中提取的逻辑应该是什么？
我不确定如何恰当地描述这个问题或者它被称为 NLP 的哪个子主题，所以我举一个例子。
如果前一句话是Find me an Italian restaurant in New York city
当前句子是What's the weather there tomorrow
解析器应该如何理解当前句子中的there指的是上一句中提到的New york。
PS - 我是 NLP 的新手，所以请善待您的解释。
照应词是指在自然语言语篇中回溯先前表达的表达。例如："Mary died. She was very old." 单词 she 指的是 Mary，并被描述为 照应引用 给玛丽。玛丽被描述为她的前身。照应引用通常是代词，如示例中所示，但也可能是定名词短语，如："Ronald Reagan frowned. The President was clearly worried by this issue." 这里总统是对罗纳德·里根 (Ronald Reagan) 的照应引用。在某些情况下，在前面的句子中可能没有明确提及照应词 - 如 "John got out his pencil. He found that the lead was broken." 这里的铅指的是他的铅笔的一部分。照应语不必在紧接在前的句子中，它们可以更靠后，或在同一个句子中，如 "John got out his pencil, but found that the lead was broken." 到目前为止，在我们所有的示例中，照应语和先行词都是名词短语，但是 VP 和 sentence-anaphora 也是可能的，如 "I have today dismissed the prime minister. It was my duty in the circumstances." 这里这是对 VP 罢免总理的照应参考。
有关照应的相当完整且非常有趣的处理，请参阅 Hirst, G. Anaphora in Natural Language Understanding: A Survey Springer Lecture Notes in Computer Science 119, Berlin: Springer, 1981。
你也可以在这个Paper中找到解决问题的算法。
在自然语言处理过程中，判断当前句子是否有"cues"需要从上一句中提取的逻辑应该是什么？
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如果前一句话是Find me an Italian restaurant in New York city
当前句子是What's the weather there tomorrow
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照应词是指在自然语言语篇中回溯先前表达的表达。例如："Mary died. She was very old." 单词 she 指的是 Mary，并被描述为 照应引用 给玛丽。玛丽被描述为她的前身。照应引用通常是代词，如示例中所示，但也可能是定名词短语，如："Ronald Reagan frowned. The President was clearly worried by this issue." 这里总统是对罗纳德·里根 (Ronald Reagan) 的照应引用。在某些情况下，在前面的句子中可能没有明确提及照应词 - 如 "John got out his pencil. He found that the lead was broken." 这里的铅指的是他的铅笔的一部分。照应语不必在紧接在前的句子中，它们可以更靠后，或在同一个句子中，如 "John got out his pencil, but found that the lead was broken." 到目前为止，在我们所有的示例中，照应语和先行词都是名词短语，但是 VP 和 sentence-anaphora 也是可能的，如 "I have today dismissed the prime minister. It was my duty in the circumstances." 这里这是对 VP 罢免总理的照应参考。 有关照应的相当完整且非常有趣的处理，请参阅 Hirst, G. Anaphora in Natural Language Understanding: A Survey Springer Lecture Notes in Computer Science 119, Berlin: Springer, 1981。
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