Entity-Centric Coreference Resolution of Person Entities for Open Information Extraction

Abstract

This work presents a coreference resolution system of person entities based on a multi-pass architecture which sequentially applies a set of independent modules, using an entity-centric approach. Several evaluations show that the system obtains promising results in different scenarios (≈ 71% and ≈ 81% F1 CoNLL). Furthermore, the impact of coreference resolution in information extraction was analyzed, by applying an open information extraction system after the coreference resolution tool. The results of this test indicate that information extraction gives better both recall and precision results. The evaluations were carried out in Spanish, Portuguese and Galician, and all the resources and tools are freely distributed.

Este trabajo presenta un sistema de resolución de correferencia de entidades persona cuya arquitectura se basa en la aplicación secuencial de módulos de resolución independientes y en una estrategia centrada en las entidades. Diversas evaluaciones indican que el sistema obtiene resultados prometedores en varios escenarios (≈71% y ≈ 81% de F1 CoNLL). Con el fin de analizar la influencia de la resolución de correferencia en la extracción de información, un sistema de extracción de información abierta se ha aplicado sobre textos con anotación correferencial. Los resultados de este experimento indican que la extracción de información mejora tanto en cobertura como en precisión. Las evaluaciones han sido realizadas en español, portugués y gallego, y todas las herramientas y recursos son distribuidos libremente.