Att lösa abstrakta anaphora är en viktig men svår uppgift för textförståelse. Men med den senaste tidens framsteg i fråga om representation blir denna uppgift ett mer konkret mål. En central egenskap hos abstrakt anafora är att den etablerar ett förhållande mellan den anafor som är inbäddad i den anaforiska meningen och dess (vanligtvis icke-nominella) föregångare. Vi föreslår en omnämnande-ranking modell som lär sig hur abstrakta anaforer relaterar till sina föregångare med ett LSTM-Siamese Net. Vi övervinner bristen på träningsdata genom att generera artificiella anaforiska meningsevententa par. Vår modell överträffar state-of-the-art resultat på skal noun upplösning. Vi rapporterar också första referensresultat på en abstrakt anaphora undergrupp av ARRAU corpus. Denna corpus utgör en större utmaning på grund av en blandning av nominella och pronominala anaforer och ett större utbud av förvillare. Vi hittade modellvarianter som överträffar baslinjerna för nominella anaforer, utan utbildning på individuella anafordata, men som fortfarande släpar efter för pronominella anaforer. Vår modell väljer syntaktiskt rimliga kandidater och -om man bortser från syntax - discriminerar kandidater med hjälp av djupare funktioner.
Marasovic m.fl. Ref föreslog en rankningsmodell som lär sig hur anaphors förhåller sig till sina föregångare med RNN.
A Mention-Ranking Model for Abstract Anaphora Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}