본 연구는 생의학 분야에 특화된 효과적인 공참조 해결 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 2011 i2b2 자연어 처리 챌린지의 데이터를 사용하여, 의료 문서 내 공참조 해결 문제를 다룬다. 수동 규칙 기반 시스템과 기계 학습 시스템 두 가지 접근 방식을 고려하였으며, 수동으로 규칙을 제작하는 방식을 채택하였다. 다수의 의료 데이터셋에 대해 89.6%의 성능을 달성하였다. 결론적으로, 훈련 데이터 관찰을 기반으로 수동으로 제작된 규칙은 생의학 분야의 공참조 해결 과제에서 높은 성능을 달성하는 유효한 방법임을 보여준다.
