共参照分解能のためのグラフ精密化【JST・京大機械翻訳】

Miculicich Lesly; Henderson James

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217470045080 整理番号：22P0322795

共参照分解能のためのグラフ精密化【JST・京大機械翻訳】

Graph Refinement for Coreference Resolution

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発行年： 2022年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

共参照分解能のための最先端モデルは,独立な言及ペアワイズ決定に基づいている。文書レベルで共基準を学習し,大域的決定を行うモデリングアプローチを提案した。この目的のために,ノードがテキストのトークンであるグラフ構造における共参照リンクをモデル化し,エッジはそれら間の関係を表す。本モデルは,非自己回帰的方法でグラフを予測し,次に,以前の予測に基づいてそれを反復的に精密化し,決定間の大域的依存性を可能にした。実験結果は,文書レベル情報が会議分解能を改善するという仮説を補強する,様々な基準線上の改善を示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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