本文介绍了一种使用双仿射注意模型和联合最优化方法来改善端到端语义消解系统的方法，该方法在 CoNLL-2012 共享任务的英文测试集上实现了最先进的性能。

May, 2018

本文介绍了第一个端到端的共指消解模型，并展示了它在不使用句法分析器或手工制作的提及检测器的情况下，明显优于所有以前的工作。模型的关键思想是直接将文档中的所有跨度作为可能的提及，并学习每个可能的先行词的分布。模型计算跨度嵌入，将依赖于上下文的边界表示与定位注意机制相结合。它被训练成最大化核对聚类中的黄金先行跨度的边际可能性，并分解以便于对可能存在的提及进行积极修剪。实验表明，尽管这是第一个成功训练不使用外部资源的方法，它仍可以在 OntoNotes 基准测试上获得 1.5 F1 分数的增益，并使用 5 个模型集合获得 3.1 F1 分数的提升。

Jul, 2017

本研究探讨了现有最佳表现的指代消解系统的端到端核心指代消解模型的两个组件：提及检测器和提及链接器，并分析它们的行为，强调了精度和召回率的平衡问题，以及精度检测器的困难以及链接器的改进空间，提出了有前途的下一步研究方向。

Sep, 2020

本文提出了一种针对 NLP 中需要汇总来自远处的同一实体的信息的情况的循环层，该层使用外部系统提取的指代注释连接属于同一簇的实体提及，并将其合并到最先进的阅读理解模型中，从而改善了 Wikihop、LAMBADA 和 bAbi 人工智能任务的性能，并且可在数据稀缺时获得大的收益。

Apr, 2018

本文研究了基于循环神经网络（RNN）的提及检测系统的鲁棒性及其在信息提取中的应用，表明在英语的普通或跨领域的情况下，RNNs 不仅在通用情况下优于之前报告的最佳系统（最多可达 9％的相对错误降低），而且在荷兰语中表现出的命名实体识别相似任务中，RNNs 比传统方法显著优越（最多可达 22％的相对错误降低）。

Feb, 2016

本论文介绍了一种可扩展的过渡算法，用于模拟实体提及可以递归包含其他提及的嵌套结构，其在 ACE 数据集上的最新结果表明了其探测嵌套提及的有效性。

Oct, 2018

本文探讨了利用提及检测在目标域中进行兼容性适应的方法来提高神经网络核心指称分辨率的效率，取得了 7-14％的通过提及注释来提高核心指称分辨率的平均 F1 值的改进。

Oct, 2022

本文提出了一种针对在线解码的指代消解方向，其针对包含对话在内的实时生成输入的场景，在每个对话轮次上，该模型接受一个话语和其过去的语境，然后查找当前话语中的提及以及它们的指代。该文章提出了基线和四个增量更新的模型，适应于提到链接范式的新设置，其中包括单一实例、说话人定位编码和跨轮次提及的情境化。在 Friends、OntoNotes 和 BOLT 这三个数据集上评估我们的方法，结果表明每个方面都带来了稳定的改进，我们最好的模型比基线高出 10％以上，是这个场景的一个有效系统。进一步分析突出了任务特点，例如解决提及回忆的重要性。

May, 2022

本文提出了一种新颖的神经网络模型，利用混合双向 LSTM 和 CNN 架构自动检测单词和字符级特征，并提出了一种将部分词典匹配编码到神经网络中的方法。经过广泛评估，使用两个来自公开资源的词典，该系统在 CoNLL-2003 数据集上达到 91.62 的 F1 分数，在 OntoNotes 上达到 86.28 的 F1 分数，超过了其他采用重度特征工程、专有词典和丰富的实体链接信息的系统。

Nov, 2015

本文介绍了一种受 Stack-LSTM 启发的模型，利用命名实体识别和实体链接的相关性进行联合学习，从而在 NER 和 EL 两个任务中获得更强的性能，并取得了竞争性的最新成果。

Jul, 2019