Coreferens upplösningssystem är vanligtvis tränas med heuristiska förlustfunktioner som kräver noggrann inställning. I detta papper tillämpar vi istället förstärkningslärande för att direkt optimera en neurala omnämnande-ranking modell för coreferens utvärderingsmått. Vi experimenterar med två tillvägagångssätt: REINFORCE policy gradient algoritm och en belöningskalade max-marginal mål. Vi anser att den senare är mer effektiv, vilket resulterar i betydande förbättringar jämfört med nuvarande toppmoderna på de engelska och kinesiska delarna av CoNLL 2012 Shared Task.
Clark och Manning REF tillämpade förstärkning lärande för att direkt optimera en neural omnämnande-ranking modell för coreferens utvärderingsmått; det var första gången för förstärkning lärande används i CR uppgift.
Deep Reinforcement Learning for Mention-Ranking Coreference Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}