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Maverick: 高效准确的核心指代消解挑战最近趋势
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个新的共指消解模型，无需句法分析器或手工制作的提及检测器，优于以前的工作。模型使用跨度嵌入和定位注意机制，提高了核对聚类中的黄金先行跨度的边际可能性。实验结果显示，该方法在OntoNotes基准测试上获得了1.5 F1分数的增益，并使用5个模型集合获得了3.1 F1分数的提升。
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关键要点
- 介绍了第一个端到端的共指消解模型。
- 该模型不使用句法分析器或手工制作的提及检测器。
- 模型通过直接将文档中的所有跨度作为可能的提及来工作。
- 计算跨度嵌入，结合上下文的边界表示与定位注意机制。
- 训练目标是最大化核对聚类中的黄金先行跨度的边际可能性。
- 实验结果显示在OntoNotes基准测试上获得了1.5 F1分数的增益。
- 使用5个模型集合获得了3.1 F1分数的提升。
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