本文提出了一种基于内存增强神经网络的长文档共指消解方法，通过仅跟踪少量数量的实体，保证了线性运行时间，并且在 OntoNotes 和 LitBank 数据集上表现优异，同时学习到一种优秀的内存管理策略。

Oct, 2020

本文提出一种句子增量神经代词消解系统，成功地融合了两种最新的技术：非增量模型和内存网络模型，在 OntoNotes 和 CODI-CRAC 2021 中达到了更好的结果。

May, 2023

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

本篇论文介绍了一种轻量级端到端的共指消解模型，该模型不再需要手工特性和启发式算法，也省去了动态构建范围和范围对表示所需的内存，相比当前标准模型具有更简单和高效的特点。

Jan, 2021

本文介绍了一个基于 Transformer 预训练语言模型的简单而有效的代替神经指代消解模型的 baseline，证明合理简化已有模型可以取得与复杂模型相媲美的性能表现。

Jul, 2021

通过使用神经网络和学习搜索算法，本研究提出了一种基于实体级信息的代指消解系统，其在 CoNLL 2012 共享任务数据集的英语和中文部分上，即使使用了很少的手工特征，也显著优于当前最先进的技术。

Jun, 2016

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

本文提出了基于演员 - 评论家学习的混合规则 - 神经共指消解系统，它通过利用启发式规则和神经共指消解模型的优点来实现更好的共指性能。此端到端系统还可以通过使用联合训练算法执行提及检测和消解，并使用 BERT 模型生成输入跨度表示。我们的模型在 CoNLL-2012 Shared Task 英文测试集上使用 BERT 跨度表示实现了最新的最佳性能。

Dec, 2022

本文提出了一种新的架构，用于存储和访问实体提及，在进行在线文本处理过程中，通过将记忆操作编码为可微分的门，可以通过使用监督语音解析目标以及辅助语言模型目标来对模型进行端对端的培训，并通过代词 - 名称照应的数据集评估，证明了在完全增量文本处理中具有强大的性能。

Feb, 2019

这篇论文提出了一种通过多任务学习方法学习单例以及实体类型和信息状态等特征的共指模型，在 OntoGUM 基准上取得了新的最高分（+2.7 分），并在多个领域的数据集上提高了鲁棒性（平均 + 2.3 分），可能是由于更大的指称检测的泛化能力和更多单例数据的利用所致。

Sep, 2023