सहसंदर्भ संकल्प

कोररेफ़रेंस रिज़ॉल्यूशन यह पता लगाने का कार्य है कि किसी पाठ में अलग-अलग शब्द एक ही चीज़ को संदर्भित करते हैं, जैसे कि "वह" या "सीईओ" को "मारिया" से जोड़ना। यह अधिकार प्राप्त करना मशीनों के लिए वास्तव में यह समझने के लिए आवश्यक है कि कोई अनुच्छेद किसके बारे में और किस बारे में बात कर रहा है।

कोररेफ़रेंस रिज़ॉल्यूशन समूहों का उल्लेख है, जैसे कि नाम, विवरण और सर्वनाम, जो सभी एक ही वास्तविक दुनिया इकाई को एक क्लस्टर में इंगित करते हैं।

किसी सर्वनाम को उस संज्ञा से वापस जोड़ना जिसे वह संदर्भित करता है, अनाफोरा रिज़ॉल्यूशन कहलाता है, जो कोररेफ़रेंस रिज़ॉल्यूशन का एक मुख्य भाग है।

'ट्रॉफी' और 'सूटकेस' दोनों 'इट' के लिए व्याकरणिक रूप से मान्य पूर्ववृत्त हैं; सही ढंग से चुनने के लिए यह जानना आवश्यक है कि बहुत बड़ी चीज़ फिट नहीं होगी, जो कि विश्व ज्ञान है।

यदि कोई सिस्टम यह नहीं बता सकता कि 'इसका मतलब उत्पाद के बजाय कंपनी है, तो डाउनस्ट्रीम उत्तर और सारांश तथ्यात्मक रूप से गलत हो सकते हैं।

स्पैन-रैंकिंग तंत्रिका मॉडल उम्मीदवार के उल्लेखों की पहचान करते हैं और फिर प्रत्येक को उसके सबसे संभावित पूर्ववर्ती से जोड़ते हैं, सह-संदर्भित उल्लेखों के समूह बनाते हैं।