Det finns övertygande bevis för att coreferens förutsägelser skulle gynnas av att modellera global information om enhet-kluster. Ändå, state-of-the-art prestanda kan uppnås med system som behandlar varje nämna förutsägelse självständigt, som vi tillskriver den inneboende svårigheten att skapa informativa klusternivå funktioner. Vi föreslår istället att använda återkommande neurala nätverk (RNN) för att lära latenta, globala representationer av enheter kluster direkt från deras omnämnanden. Vi visar att sådana representationer är särskilt användbara för förutsägelsen av pronominella omnämnanden, och kan införlivas i en end-to-end coreferens system som överträffar den senaste tekniken utan att kräva någon ytterligare sökning.
Vårt arbete är inspirerat av REF, som lär sig enheten representation genom att använda Recurrent Neural Networks (RNNs).
Learning Global Features for Coreference Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}