I detta dokument undersöks två strategier för att förbättra coreferensupplösningen: 1) utbildning av separata modeller som specialiserar sig på särskilda typer av omnämnanden (t.ex. pronomen kontra riktiga substantiv) och 2) med hjälp av en rankningsförlustfunktion snarare än en klassificeringsfunktion. Förutom att dessa ändringar är begreppsmässigt enkla ger de också betydande förbättringar av prestandan i standardmodellen, klassificeringsbaserad metod. Specifikt visar vi att på ACE corpus båda strategierna ger f - score vinster på mer än 3% över de tre coreferens utvärderingsmått (MUC, B 3, och CEAF).
Till exempel Denis och Baldridge REF utbildade separata modeller som specialiserar sig särskilt nämner med en ranking förlust funktion.
Specialized Models and Ranking for Coreference Resolution
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}