Für diese Aufgabe haben sich regelbasierte Verfahren als konkurrenzfähig mit den aktuellen ML-Verfahren erwiesen. Sie besitzen außerden den Vorteil, dass sie nicht so viele Trainingsbeispiele benötigen. Die Grundstruktur des Algorithmus ist der Idee des regelbasierten Koreferenzsystems von Stanford (Lee et al. 2011) angelehnt. Es werden eine Reihe von Regelpässen nacheinander ausgeführt. Die Regelpässe sind gemäß ihrer <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Precision</hi> geordnet, d. h. Regeln mit einer hohen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Precision</hi> werden zuerst ausgeführt. Eine spätere Regel kann eine Entscheidung einer früheren Regel nicht revidieren. Tabelle A2 im Anhang zeigt die in dieser Arbeit verwendeten Regelpässe.