对话中端到端神经语篇指称消解
计算与语言
2022-12-06 v2
摘要
我们将 Lee 等人（2018）基于跨度的实体共指模型适配于对话中的端到端语篇指称消解任务，具体通过提出利用其任务特定特征的模型扩展。所得模型 dd-utt 在 CODI-CRAC 2021 共享任务的四个数据集上取得了最先进（SOTA）结果。
引用
@article{arxiv.2211.15980,
title = {End-to-End Neural Discourse Deixis Resolution in Dialogue},
author = {Shengjie Li and Vincent Ng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.15980},
year = {2022}
}
备注
Accepted as a long paper to EMNLP 2022