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CorPipe在CRAC 2024：从原始文本预测零提及
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过CorPipe模型解决多语言共指解析中的零共指提及问题，采用两阶段和单阶段方法，分别提高了3.9和2.8个百分点的准确性。
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关键要点
- 本研究解决了多语言共指解析中的零共指提及问题。
- 提出的CorPipe模型采用两阶段和单阶段方法。
- 两种方法分别提高了3.9和2.8个百分点的准确性。
- 研究为原始文本的共指解析提供了新的思路和方法。
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