Vi presenterar en gemensam modell av tre kärnuppgifter i enhetsanalysstacken: coreferensupplösning (inom dokumentkluster), namngiven enhetsigenkänning (coarse semantic typing) och enhet länkning (matchning till Wikipedia-enheter). Vår modell är formellt ett strukturerat villkorligt slumpmässigt fält. Uniary faktorer koda lokala funktioner från starka baslinjer för varje uppgift. Vi lägger sedan till binära och ternära faktorer för att fånga kors-task interaktioner, såsom den begränsning som coreferent nämner har samma semantiska typ. På ACE 2005 och OntoNotes datauppsättningar uppnår vi toppresultat för alla tre uppgifterna. Dessutom förbättrar gemensam modellering prestanda för varje uppgift över starka oberoende baslinjer.
REF presenterar en CRF-modell för samreferensresolution, nämner maskinskrivning och nämner oklarheter.
A Joint Model for Entity Analysis: Coreference, Typing, and Linking
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}