Den traditionella nämna-pair-modellen för coreferens upplösning kan inte fånga information utöver att nämna par för både lärande och testning. För att ta itu med detta problem presenterar vi en uttrycksfull enhet-mention modell som utför samreferenslösning på en enhetsnivå. Modellen antar algoritmen Inductive Logic Programming (ILP), som ger ett relationellt sätt att organisera olika kunskaper om enheter och nämner. Lösningen kan explicit uttrycka relationer mellan ett företag och de medföljande omnämnandena, och automatiskt lära sig första ordningen regler som är viktiga för samreferensbeslut. Utvärderingen av ACE-datauppsättningen visar att den ILP-baserade enhetsvärderingsmodellen är effektiv för den samtidiga resolutionsuppgiften.
Yang m.fl. REF utarbetade en enhet-mention modell som tillämpar induktiv logik programmering för att representera relationskunskapen av ett aktivt omnämnande, en enhet, och omnämnandena i enheten.
An Entity-Mention Model for Coreference Resolution with Inductive Logic Programming
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}