coreference information | BriefGPT

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ACL通过参照信息的重复和预测支持流式数据问答的记忆模型
本文借鉴了人类记忆的机制，提出一种新的记忆模型，在处理输入时进行了排练和预测以记住重要信息，成功应用于问题回答数据集并得到了重大改进。
PDFa year ago
EMNLP在视觉对话中扩展短语引用以包含代词
本文提出了一种新的跨模态视觉语言理解任务，此任务扩展了旧的名词短语 grounding 任务，加入了代词，并通过基于图卷积网络的指代消解信息来提高定位性能，实验结果表明，相比名词短语，代词定位更容易，模型表现也有显著提升。
PDF2 years ago
ACL追溯起源：具有共指关注的机器阅读理解
本文介绍了一种模拟人类阅读过程并利用实体的指代信息来增强预训练语言模型中的词嵌入以提高模型性能的方法，头两种微调方式，即在预训练模型后添加额外的编码器层以关注实体的指代提及或构建关系图卷积网络来建模实体间的关系。结果表明，在微调阶段明确加入
PDF3 years ago
EMNLP可控的神经对话摘要生成中的个性化命名实体规划
本文提出了一种可控的神经生成框架，它可以利用个人命名实体规划灵活引导对话摘要生成。条件序列被调节以决定何种类型的信息或者何种角度着重于形成摘要，以解决摘要任务中的低限制问题。实验结果表明，我们提出的框架使用各种规划控制生成流畅和事实正确的摘
PDF3 years ago
论文题目：基于指代消解的对话摘要
研究神经方法在抽象对话摘要模型中显式地结合指代信息的不同方法来解决对话中的核心参照问题，发现这样的模型在追踪对话过程中的信息流和关联与对应的讲话者和人物提及方面需要更准确且精确。
PDF3 years ago
AAAI关注实体以获得更好的文本理解
在自然语言处理中，通过将共指信息作为辅助监督注入到目前现有的预训练模型中，能够提升模型在需要进行复杂和长距离推理的任务中的表现，从而超过目前最大的 GPT-2 模型，同时仅含有一小部分的参数。
PDF5 years ago