De flesta befintliga tillvägagångssätt för noll pronomen resolution är övervakade tillvägagångssätt, där kommenterade data släpps av delade uppgift organisatörer. Därför blir bristen på kommenterade data ett stort hinder i noll pronomen resolution uppgift. De befintliga strategierna står framför allt inför utmaningen att kosta arbetskraft på att märka ut de utvidgade uppgifterna för bättre utbildningsresultat och domänanpassning. För att lindra problemet ovan föreslår vi i detta dokument ett enkelt men nytt tillvägagångssätt för att automatiskt producera storskaliga pseudoutbildningsdata för noll pronomenupplösning. För att undvika nackdelarna med de funktionsteknikbaserade tillvägagångssätten föreslog vi dessutom en uppmärksamhetsbaserad neural nätverksmodell för denna uppgift. Experimentella resultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt överträffar de senaste metoderna betydligt med en absolut förbättring på 5,1 % F-poäng i OntoNotes 5,0 corpus.
I Ref föreslogs ett effektivt sätt att generera och utnyttja storskaliga pseudoutbildningsdata för noll pronomenlösning.
Generating and Exploiting Large-scale Pseudo Training Data for Zero Pronoun Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}