存在一类指代表达式，它们引入了与篇章上下文中的对象相关的新对象。这些情况称为表层的回指，之所以这样称呼是因为它们主要是根据前面句子中的表层信息来消除歧义的。表层回指的例子如下：

36a. Tell me John's grade in CSC271.

36b'. Give me it in MTH444 as well.

36b". Give me Mike's in MTH444 too.

句子36b'和36b”中的对象在句子36a中并没有涉及。但是，句子36a中的上下文可以让我们知道，后面两句指的是其他科目的分数（分别为John的MTH444分数和Mike的MTH444分数）。

需要注意的是，存在特定的句法信息来说明表层回指的出现，其中一大类是缺少中心词的名词短语，例如“Mike's in MTH444”。另外一类是有补足语的代词，例如“it in MTH444”。另外，也有很多情况涉及副词的情况，如“too”，“also”，“as well”，它们明确说明了与篇章上下文中的某些对象具有一定的相似性。

研究人员已经提出了一些方法来处理表层的回指问题。方法之一是利用句法/语义结构来处理省略，其基本想法是表层的回指短语一般是不完整的成分，处理过程如下。首先，搜索前面句子的句法树以发现结构匹配的成分，然后，将前面句子的信息与当前句子的新信息合并在一起，建立新的短语；之后分析新短语，即产生这个句子的解释。例如，对句子36b”中缺少中心词的短语，我们用这项技术对其进行分析。短语“Mike's in MTH444”可能产生下面的名词短语成分：

(NP (DET (NP (NAME m1 "Mike"))

               ('s))

      (CNP (CNP *missing*)

              (PP (P in)

                    (NP (NAME m2 "MTH444")))))

用这个模式与前面句子的所有子成分匹配。只有一个成分能够匹配成功，即“ NP John's grade in CSC271”。一旦指定了这个成分，就将它复制一份，并用这个新信息来代替旧信息。新的名词短语如下所示：

(NP (DET (NP (NAME ml “Mike"))

               ('s))

      (CNP (CNP GRADE1)

               (PP (P in)

                     (NP (NAME m2 "MTH444")))))

可以将这个新的名词短语插入到当前分析树中，这样会产生正确的解释。同样，可以处理利用介词的情况，即用介词补上丢失的成分。

基于句法结构的方法存在的问题是，这些方法对短语的结构很敏感。例如，给定句子36a生成的上下文，前面介绍的方法对句子“Give me it for Mike as well”就不能正确处理，因为这种方法不能发现所有格限定词“John's”和介词短语补语“for Mike”之间的对应关系。

其他方法一般是基于语义的。这种方法假定丢失的信息可以通过前面提及的一些集合来补充。为此，必须允许对涉及的集合进行一定的抽象化。句子36a将生产一个John的CSC271课程成绩的集合，即 {g l Grad g（g, John, CSC271）}。这可以抽象为任何人的成绩，即{g I ヨp：Person(p)：Grade(g,p,CSC271)},或者John 的任何科目的成绩{gIヨc Course(c).Grade(g, John,c)},或者任何人的任何科目的成绩{g I ヨp：Person(p) ヨc：Course(c).Grade(g,p,c)}。表层的回指将从这些集合中选出其中之一，并基于短语中的新信息将其加入到必要的属性中。为此，需要一种方法将其他的修饰成分结合到这个集合中。例如，再考虑“Give me it for Mike as well”。一种合适的抽象结果是课程CSC271的成绩的集合，即 {g l ヨp：Person(p)Grade(g,p,CSC271）}。现在，我们必须把修饰语“for Mike”解释为限制这个人必须是“Mike”。但是，如果没有利用句子36a中的词汇信息，即句子36a中的中心词是“grade”，就不清楚这个过程到底是怎样的。所以，在这种情况下，纯粹基于集合抽象的方法是很难行得通的。

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