Den allmänna metoden för maskininlärning har stött på nackdelar i fråga om den betydande mängd tid och ansträngning som krävs för funktionsextraktion och ingenjörskonst i naturligt språk bearbetning. Under de senaste åren har emellertid dessa nackdelar lösts med hjälp av djupt lärande. I detta dokument föreslår vi ett omnämnande par (MP) modell med hjälp av djupt lärande, och ett system som kombinerar både regelbaserade och djupt lärande-baserade system med hjälp av en guidad MP som en coreferens resolution, vilket är en teknik för informationsutvinning. Våra experimentresultat bekräftar att det föreslagna systemet för djuplärande baserad medreferenslösning uppnår en bättre prestandanivå än de regel- och statistikbaserade systemen som tillämpas separat.
Nyligen föreslog Ref en parmodell med hjälp av djupinlärning och ett system som kombinerar både regelbaserade och djupinlärningsbaserade system med hjälp av en styrd MP-modell för samreferensupplösning.
Korean Coreference Resolution with Guided Mention Pair Model Using the Deep Learning
{'venue': None, 'journal': 'Etri Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}