BriefGPT - AI 论文速递
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基于提示的事件共指消解：通过测量事件类型和参数的兼容性
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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
本文提出了一种基于监督表示学习的聚类框架，采用了新颖CORE项的神经网络架构作为模型，解决事件指代消解问题。在ECB+语料库上测试，该模型在文内和跨文档指代消解问题上表现更好，提出了一种利用表示学习解决指代消解和聚类问题的新框架。
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关键要点
- 提出了一种基于监督表示学习的聚类框架
- 采用了含有新颖CORE项的神经网络架构作为模型
- 模型通过建立事件提及嵌入使聚类变得更易操作
- 在ECB+语料库上的测试中，模型在文内和跨文档指代消解问题上表现更好
- 实验结果鼓舞人心，提出了一种新的普适性框架
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