基于卷积神经网络与单例排除的印尼语文本指代消解系统（采用提及对方法）
计算与语言
2020-09-15 v1 人工智能
摘要
神经网络在采用提及对方法的指代消解系统中已展现出良好性能。借助深度神经网络，其可学习两个提及之间隐藏而深层的关系。然而，尚无针对印尼语文本使用此学习技术的指代消解工作。印尼语文本的现有最优系统仅指出使用词汇与句法特征可改进既有指代消解系统。本文提出一种面向印尼语文本、采用提及对方法的新指代消解系统，其利用深度神经网络学习两个提及间的关系。除词汇与句法特征外，为学习提及词与上下文的表示，我们使用词嵌入并将其输入卷积神经网络（CNN）。此外，我们通过单例分类器组件进行单例排除，以防止单例提及最终进入任何实体簇。我们的系统在 CoNLL 平均 F1 分数上，无单例排除达 67.37%、经训练单例分类器达 63.27%、经金标单例分类器达 75.95%，优于现有最优系统。
引用
@article{arxiv.2009.05675,
title = {Coreference Resolution System for Indonesian Text with Mention Pair Method and Singleton Exclusion using Convolutional Neural Network},
author = {Turfa Auliarachman and Ayu Purwarianti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.05675},
year = {2020}
}