Abstrakt. Även om den traditionella dubbelkandidatmodellen är effektiv för tidigare fastställande, kan den inte förhindra en ogiltig lösning av icke-anaforer utan ytterligare åtgärder. I detta dokument föreslår vi en modifierad inlärningsram för modellen med två kandidater. I det nya ramverket använder vi oss av icke-anaforer för att skapa en särskild klass av utbildningsinstanser, vilket leder till en klassificering som kan identifiera fall av icke-anaforer under upplösning. På så sätt skulle modellen med två kandidater i sig kunna undvika en lösning av icke-anaforer och därmed direkt kunna användas för samreferensresolutioner. Utvärderingen som gjorts på newswire-domänen visar att det twin-candidate-baserade systemet med vårt modifierade ramverk uppnår bättre och mer tillförlitliga prestanda än de med andra lösningar.
REF har använt sig av icke-anaforer för att skapa en särskild klass av utbildningsinstanser i modellen med twin-candidate (Yang et al. 2003) och förbättrade resultatet av samreferensresolutionen med 2,9 respektive 1,6–67,3 respektive 67.2 i F1-åtgärden avseende MUC-6 respektive MUC-7 corpora.
A Twin-Candidate Model of Coreference Resolution with Non-Anaphor Identification Capability
{'venue': 'Second International Joint Conference on Natural Language Processing: Full Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}