<div dir="ltr">Hi YIlong:<div>I can't go to the meeting.</div><div style>However, I am interested in your topic.</div><div style>Since I am using this tool, too.</div><div style>Can you send me your ppt?</div><div style>
<br></div><div style>Thx</div><div style>Chao</div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2013/5/7 Zhao Yilong <span dir="ltr"><<a href="mailto:berzjackson@gmail.com" target="_blank">berzjackson@gmail.com</a>></span><br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi Adapters,<div><br></div><div>It' Yilong again. </div><div>Tomorrow, I'm gonna present tutorial on Coreference Resolution.</div>

<div><br></div><div>Coreference Resolution refers to the problem of identifying the set of noun phrases that are referring to the same real-world entity in a given text document. It is a fundamental building block for NLP tasks that handle text beyond sentence-level and a supporting tool for NLP tasks that focus on entities. I will introduce three classic supervised methods which form the basis for all state-of-the-art methods that are developed more recently. I will then talk about an unsupervised method which is the one that is used in the Stanford CoreNLP tools.</div>


<div><br></div></div>
<br>_______________________________________________<br>
Adapt mailing list<br>
<a href="mailto:Adapt@cs.sjtu.edu.cn" target="_blank">Adapt@cs.sjtu.edu.cn</a><br>
<a href="http://cs.sjtu.edu.cn/mailman/listinfo/adapt" target="_blank">http://cs.sjtu.edu.cn/mailman/listinfo/adapt</a><br>
<br></blockquote></div><br></div></div>