I detta dokument beskrivs systemet för påfyllning av kommunikations- och informationssystem för TAC Cold Start-utvärderingarna 2015. Det utvidgar och förbättrar det system som vi har byggt upp för utvärderingen förra året. I detta dokument beskrivs i huvudsak förändringarna i vårt förra års system. Den fokuserar särskilt på samreferens- och klassificeringskomponenten. För samreferens har vi gjort flera analyser och förberett en resurs för att förenkla vårt endto-end-system och förbättra dess drifttid. För klassificering föreslår vi att använda neurala nätverk. Vi har utbildat konvolutionella och återkommande neurala nätverk och kombinerat dem med traditionella utvärderingsmetoder, nämligen mönster och stöd vektormaskiner. Våra körningar inför 2015 års utvärdering har utformats för att direkt bedöma effekten av varje nätverk på systemets end-to-end-prestanda. CIS-systemet uppnådde rang 3 av alla system för påfyllning av ankomst- och avgångstider som deltog i uppgiften.
I tidigare arbete REF, Vi kombinerade också konvolutionella och återkommande neurala nätverk och fann att lägga återkommande neurala nätverk ökade prestanda endast något.
CIS at TAC Cold Start 2015: Neural Networks and Coreference Resolution for Slot Filling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}