Omnämna par modeller som förutspår huruvida två omnämnanden är coreferent har historiskt varit mycket effektiva för samreferenslösning, men inte använder sig av information på företagsnivå. Vi visar dock att de poäng som produceras av sådana modeller kan aggregeras för att definiera kraftfulla egenskaper på enhetsnivå mellan kluster av omnämnanden. Med hjälp av dessa funktioner utbildar vi ett enhetscentrerat samreferenssystem som lär sig en effektiv policy för att bygga upp samreferenskedjor stegvis. Omnämnandet par poäng används också för att beskära sökytan systemet fungerar i, vilket möjliggör effektiv träning med en exakt förlustfunktion. Vi utvärderar vårt system på den engelska delen av 2012 CoNLL Shared Task dataset och visar att det förbättrar över den nuvarande tekniken.
REF införde ett enhetscentrerat samreferenssystem genom att manipulera poängen i en omnämnande par-modell.
Entity-Centric Coreference Resolution with Model Stacking
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}