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.
REF tillämpade förstärkningslärande om omnämnande-ranking coreference resolution.
Deep Reinforcement Learning for Mention-Ranking Coreference Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}