Vi inför ett nytt iterativt tillvägagångssätt för händelsesamreferensresolution som gradvis bygger upp händelsekluster genom att utnyttja det ömsesidiga beroendet mellan händelser som nämns inom samma kedja och mellan händelsekedjor. Bland händelser som nämns i samma kedja, skiljer vi inom- och tvärdokument händelse coreferens länkar genom att använda två distinkta parvis klassificerare, tränas separat för att fånga skillnader i funktioner distribution inom- och tvärdokument händelse kluster. Vår händelse coreferens approach växlar mellan WD och CD-kluster och kombinerar argument från båda händelsekluster efter varje sammanslagning, fortsätter tills ingen mer sammanslagning kan göras. Och sedan utför det ytterligare sammanslagning mellan händelsekedjor som båda är nära relaterade till en uppsättning andra kedjor av händelser. Experiment på ECB+ corpus visar att vår modell överträffar state-of-the-art metoder i gemensam uppgift WD och CD händelse coreferens resolution.
REF använde en händelsesamreferensmodell som använder både parvis CD- och WD-klassificering för att bygga händelsekluster iterativt genom att byta mellan WD- och CD-samreferens tills resultaten konvergerar.
Event Coreference Resolution by Iteratively Unfolding Inter-dependencies among Events
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}