伪零代词消解改进零指代消解
计算与语言
2021-09-13 v2
摘要
掩码语言模型（MLMs）在零指代消解（ZAR）方面带来了性能的显著提升。为了进一步改进该方法，本研究提出了两项方案。其一是新的预训练任务，以显式监督方式在指代关系上训练MLMs；其二是新的微调方法，用以修正一个众所周知的问题，即预训练-微调不一致。我们在日语ZAR上的实验表明，这两项提案提升了最先进性能，且我们的详细分析为剩余挑战提供了新的见解。
引用
@article{arxiv.2104.07425,
title = {Pseudo Zero Pronoun Resolution Improves Zero Anaphora Resolution},
author = {Ryuto Konno and Shun Kiyono and Yuichiroh Matsubayashi and Hiroki Ouchi and Kentaro Inui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07425},
year = {2021}
}
备注
Long paper accepted by EMNLP2021 main conference