Vi introducerar den första end-to-end coreferens-upplösningsmodellen och visar att den avsevärt överträffar allt tidigare arbete utan att använda en syntaktisk parser eller handkonstruerad nämndetektor. Den viktigaste idén är att direkt betrakta alla spänner i ett dokument som potentiella omnämnanden och lära distributioner över möjliga föregångare för varje. Modellen beräknar spännvidd inbäddningar som kombinerar kontextberoende gräns representationer med en huvudfinnande uppmärksamhetsmekanism. Den är utbildad för att maximera den marginella sannolikheten för guld tidigare spänner från coreferens kluster och är faktor för att möjliggöra aggressiv beskärning av potentiella omnämnanden. Experiment visar den senaste prestandan, med en vinst på 1,5 F1 på riktmärket OntoNotes och 3,1 F1 med hjälp av en 5-modellsensemble, trots att detta är det första tillvägagångssättet som framgångsrikt utbildas utan externa resurser.
I Ref lade man fram en modell för samreferensresolution från slutet till slutet, som motiverade alla tidigare perioder.
End-to-end Neural Coreference Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}