Vi beskriver ett maskininlärningssystem baserat på stor marginalstruktur perceptron för obegränsad coreferensupplösning som introducerar två nyckelmodelleringsmetoder: latenta coreferensträd och entropistyrd funktionsinduktion. Den föreslagna latenta trädmodelleringen gör inlärningsproblemet möjligt att beräkna. Dessutom, med hjälp av en automatisk funktionsinduktionsmetod, kan vi effektivt bygga ickelinjära modeller och därmed uppnå höga prestanda med en linjär inlärningsalgoritm. Vårt system utvärderas på CoNLL-2012 Shared Task closed track, som består av tre språk: arabiska, kinesiska och engelska. Vi tillämpar samma system på alla språk, utom för mindre anpassningar av vissa språkberoende funktioner, som statiska listor över pronomen. Vårt system uppnår en officiell poäng på 58.69, den bästa bland alla konkurrenter.
Vid CoNLL 2012 presenterade REF följande strategi: ett maskininlärningssystem baserat på en perceptronalgoritm.
Latent Structure Perceptron with Feature Induction for Unrestricted Coreference Resolution
{'venue': 'Joint Conference on EMNLP and CoNLL - Shared Task', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}