상호참조 해결은 문서 내에 존재하는 멘션들을 식별하고, 참조하는 멘션끼리 군집화하는 것으로 정보 추출, 사건 추적, 질의응답과 같은 자연어처리 응용에 필수적인 과정이다. 최근에는 기계학습에 기반한 다양한 상호참조 해결 모델들이 제안되었으며, 잘 알려진 것처럼 이런 기계학습 기반 모델들은 상호참조 멘션 태그들이 수동으로 부착된 대량의 학습 데이터를 필요로 한다. 그러나 한국어에서는 기계학습 모델들을 학습할 가용한 공개 데이터가 존재하지 않는다. 그러므로 본 논문에서는 다른 기계학습 모델보다 적은 학습 데이터를 필요로 하는 효율적인 상호참조 해결 모델을 제안한다. 제안 모델은 시브-가이드 자질 기반의 랜덤 포레스트를 사용하여 상호참조하는 멘션들을 구분한다. 야구 뉴스 기사를 이용한 실험에서 제안 모델은 다른 기계학습 모델보다 높은 0.6678의 CoNLL F1-점수를 보였다.

Coreference resolution is to identify mentions in documents and is to group co-referred mentions in the documents. It is an essential step for natural language processing applications such as information extraction, event tracking, and question-answering. Recently, various coreference resolution models based on ML (machine learning) have been proposed, As well-known, these ML-based models need large training data that are manually annotated with coreferred mention tags. Unfortunately, we cannot find usable open data for learning ML-based models in Korean. Therefore, we propose an efficient coreference resolution model that needs less training data than other ML-based models. The proposed model identifies co-referred mentions using random forests based on sieve-guided features. In the experiments with baseball news articles, the proposed model showed a better CoNLL F1-score of 0.6678 than other ML-based models.