Under de senaste åren har det gjorts ett omfattande arbete med det viktiga problemet med samreferenslösning, varav de flesta har koncentrerats på utveckling av nya modeller och algoritmiska tekniker. Dessa verk visar ofta att komplexa modeller förbättras över en svag parvis baslinje. Mindre uppmärksamhet har dock ägnats åt vikten av att välja starka egenskaper för att stödja inlärningen av en samreferensmodell. Detta dokument beskriver en ganska enkel parvis klassificering modell för coreferens upplösning, utvecklad med en väl utformad uppsättning funktioner. Vi visar att detta skapar ett toppmodernt system som överträffar system som byggs med komplexa modeller. Vi föreslår att vårt system kan användas som grund för utvecklingen av mer komplexa modeller som kan ha mindre inverkan när en mer robust uppsättning funktioner används. Dokumentet presenterar också en ablation studie och diskuterar de relativa bidragen av olika egenskaper.
Majoriteten av samreferens resolutionssystem använder binär klassificering REF.
Understanding the Value of Features for Coreference Resolution
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}