En långvarig utmaning i samreferensresolutionen har varit införlivandet av information på företagsnivå -funktioner som definieras över kluster av omnämnanden i stället för att nämna par. Vi presenterar ett neuralt nätverk baserat coreferens system som producerar högdimensionella vektor representationer för par av coreferens kluster. Med hjälp av dessa representationer lär sig vårt system när man kombinerar kluster är önskvärt. Vi utbildar systemet med en Learning-to-search algoritm som lär det vilka lokala beslut (klustersammanslagningar) kommer att leda till en high-scoring slutliga coreferens partition. Systemet överträffar avsevärt den nuvarande toppmoderna tekniken på de engelska och kinesiska delarna av CONLL 2012 Shared Task Dataset trots att man använder få handgjorda funktioner.
REF ] används förstärkning lärande för att direkt optimera en neural omnämnande-ranking modell för coreferens utvärderingsmått, och uppnådde den mest kända prestanda på kinesiska delen av CoNLL 2012 Delad uppgift.
Improving Coreference Resolution by Learning Entity-Level Distributed Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}