I coreference resolution, en rättvis mängd forskning behandlar omnämnande detektion som en förbehandlad steg och fokuserar på att utveckla algoritmer för klusterering corefered omnämnanden. Det finns dock betydande klyftor mellan prestandan på guld omnämner och prestandan på det verkliga problemet, när omnämnanden förutspås från rå text via en ofullständig Nämning Detection (MD) modul. Motiverade av målet att minska sådana klyftor utvecklar vi en ILP-baserad gemensam samreferensresolution och nämner huvudformulering som visar sig ge betydande förbättringar av samreferenser från rå text, vilket överträffar befintliga toppmoderna system på både ACE-2004 och CoNLL-2012-datauppsättningarna. Samtidigt har vår gemensamma strategi visat sig förbättra omnämnandets upptäckt med nära 15 % F1. En viktig insikt som ligger till grund för vårt tillvägagångssätt är att identifiering och medrefererande omnämnanden inte bara är tillräckligt utan mer robust än att arbeta med fullständiga omnämnanden.
REF förbättrade prestandan för omnämnande upptäckter genom att tillämpa en binär klassificerare på funktionsuppsättningen.
A Joint Framework for Coreference Resolution and Mention Head Detection
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}