利用自动提取的最小跨度解耦共指消解评估与边界检测
计算与语言
2019-06-18 v1
摘要
共指消解中的常见做法是识别并评估指代项(mention)的最大跨度(maximum span)。最大跨度的使用将共指评估与指代项边界检测的挑战（如介词短语附着）纠缠在一起。为解决此问题，在较小语料库中会人工标注最小跨度(minimum span)。然而，这种额外标注成本高昂，因此该方案无法扩展到大型语料库。本文中，我们提出 MINA 算法，用于自动提取最小跨度，从而在所有语料库中受益于最小跨度评估。我们表明，MINA 提取的最小跨度与专家人工标注的结果一致。我们的实验表明，使用最小跨度在跨数据集共指评估中尤为重要，因为由于领域偏移，检测到的指代项边界噪声更大。我们将把 MINA 集成到 https://github.com/ns-moosavi/coval 中，以基于最大跨度和自动检测到的最小跨度报告标准共指分数。
引用
@article{arxiv.1906.06703,
title = {Using Automatically Extracted Minimum Spans to Disentangle Coreference Evaluation from Boundary Detection},
author = {Nafise Sadat Moosavi and Leo Born and Massimo Poesio and Michael Strube},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.06703},
year = {2019}
}
备注
ACL 2019