基于深度双仿射注意力联合提及检测与提及聚类的神经共指消解
计算与语言
2018-05-15 v1
摘要
共指消解旨在识别文本中所有指向同一真实世界实体的提及。最先进的端到端神经共指模型将文档中的所有文本片段视为潜在提及，并为每个可能提及学习一个先行词。本文中，我们提出通过以下方式改进端到端共指消解系统：(1) 使用双仿射注意力模型为每个可能提及获取先行词得分；(2) 在给定提及簇标签的情况下，联合优化提及检测准确率与提及聚类对数似然。我们的模型在 CoNLL-2012 共享任务英文测试集上取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1805.04893,
title = {Neural Coreference Resolution with Deep Biaffine Attention by Joint Mention Detection and Mention Clustering},
author = {Rui Zhang and Cicero Nogueira dos Santos and Michihiro Yasunaga and Bing Xiang and Dragomir Radev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.04893},
year = {2018}
}
备注
ACL2018