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end-to-end neural coreference resolution
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利用多任务学习将单例和基于提及的特征纳入共指消解,以提高泛化性能
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
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10 months ago
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