Traditionella inlärningsbaserade coreference resolvers fungerar genom att utbilda ett omnämnandepair clasfier för att avgöra om två omnämnanden är coreferent eller inte. Två oberoende linjer av den senaste forskningen har försökt att förbättra dessa omnämnande-par klassificerare, en genom att lära sig en omnämnanderanking modell för att rangordna tidigare omnämnanden för en given anafor, och den andra genom att utbilda en enhet-mentation klassificerare för att avgöra om en föregående kluster är coreferent med ett givet omnämnande. Vi föreslår ett klusterrankande tillvägagångssätt för samreferensresolution som kombinerar styrkan av att nämna rankare och entemention modeller. Vi visar dessutom hur vårt klusterrankade ramverk naturligt gör det möjligt att lära sig diskursens nya enhetsdetektering tillsammans med coreferensupplösningen. Experimentella resultat av ACE-datauppsättningarna visar att de är överlägsna konkurrerande metoder.
Rahman och Ng Ref föreslog en klusterrankingsmodell för samreferensupplösning som kombinerar fördelarna med omnämnande-enhetsmodeller och omnämnande-rankingsmodeller.
Supervised Models for Coreference Resolution
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}