Cross Document Co-reference Resolution Applications for People in the Legal Domain

Author: Choristopher Dozier and Thomas Zielund
Conference: Proceedings of the Workshop on Reference Resolution and its Applications. ACL2004
Summary:
English:
By combining information extraction and record linkage techniques, we have created a repository of references to attorneys, judges, and expert witness across a broard range of text sources. These text sources include news, caselaw, law reviews, Medline abstracts, and legal briefs among others. We briefly describe our cross document co-reference resolution algorithm and discuss applications these resolved references enable. Among these applications is one that shows summaries of relations chains between individuals based on their document co-occurence and cross document co-reference.

中文：
结合信息抽取和链接记录技术，我们从大量文本中构建了一个包含律师、法官、职业见证人的知识库。 这些文本包括新闻、案例、法律回顾、美国联机医学文献分析和检索系统摘要和其他法律纲要。我们简要介绍了我们的跨文档指代消解算法并讨论了如何应用这些消解后的索引。在总多应用中其中之一是基于共现和多文档的共指消解链关系的文摘。

Reading outline:

为什么要做这个题目:

在法律系统中法官、律师、职业见证人都起着非常重要的作用。律师在处理各种事务时需要查看许许多多的文档。为了方便律师的调研需求，我们构建了一个系统自动指向跨文档的律师、法官、职业见证人的索引。这些文本包括新闻、案例、法律回顾、美国联机医学文献分析和检索系统摘要和其他法律纲要。

别人怎么做的:

文中没有提到别人的工作

问题在哪里:

文中没有提到


作者提出了怎样的新方法:

我们的方法是先按照MUC的类型模板抽取每篇文档中的实体，然后基于贝叶斯链接技术多元匹配这些实体。最终利用最后生成的实体组在大量文档中生成各种简要的摘要信息。
采用的指代消解方法是利用一个大规模的法律事务电子词典构建每个实体的框架，通过和跨文档中按照模板抽取出来的实体信息和电子词典中抽取出来的实体框架进行聚类。

这种方法从理论上分析有何长处:

没有提及

为了验证这种方法的优点作者做了那几个实验:

直接完成系统，只是给出了一些实例，没有提及实验

实验结果如何:

未提及

实验是否证明了作者的方法的优越性:

未提及

还存在哪些问题:

仅仅是一个特定域的系统，由于借助了一个非常完善的电子词典，因此很难进行领域的切换。


个人想到的改进方案或者个人的创新观点:

可以采用一些广泛域的词典来构建实体框架信息，然后进行指代消解。