指代消解《End-to-end Neural Coreference Resolution》

最新推荐文章于 2025-08-19 16:26:00 发布
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#指代消解 #end-to-end

Motivation：

之前提出用神经网络做指代消解任务的思想都使用句法分析的结果或者手工构造的特征作为输入。这篇文章第一次使用端到端的模型，证明了在不需要输入额外的特征的情况下也可以取得了最好的效果。

 

基本术语：

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Huang_cainiao/article/details/94597600

                                              https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/0108eef2cf6f447693d096d27f5c2a95.png

  • mention 可以理解为文本中实体的表述或者是具有实体含义的表述
  • antecedent 可理解为前指，图中 “Sally” 和 “she ” 具有共指关系，它们都指向关于“Sally”这个人。“Sall
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(2020)End-to-end Neural Coreference Resolution论文笔记
zik的博客
05-14 1583
我们介绍了第一个端到端共指消解模型，并表明它在不使用句法解析器或手工设计的提及检测器的情况下显著优于以前的所有工作。关键思想是直接将文档中的所有跨域视为潜在的提及，并了解每个跨域可能的前件的分布。该模型计算将上下文相关的边界表示与首部寻找注意力机制相结合的跨度嵌入。它被训练为最大限度地从共指簇中获得Gold先行词跨度的边际可能性，并被分解为能够积极地剪枝潜在提及。
指代消解
FREEDOM
03-21 7552
一、什么是指代消解？ 1、指代的基本概念 指代作为一种常见的语言现象，广泛存在于自然语言的各种表达中。 eg:***俄罗斯总统*** 在德国发表讲话时表示：“我们不排除中油集团参 与已拍卖的尤甘斯克的生产。”***他*** 表示，中油集团没有参加这次拍卖1212 中文的指代主要有以下三种典型的形式【1】： 1．人称代词(Pronoun) 【李明】怕高妈妈一人呆在家里
End-to-end Neural Coreference Resolution
Jeaksun的博客
07-24 847
本文介绍了一个端到端的共指消解模型，在不使用语法解析器或手工设计的提及检测器下，可以达到不错的效果。其关键思想是将文档中的所有span直接考虑为潜在提及，并了解每种可能的先行语的分布。该模型计算span嵌入，该span嵌入结合了上下文相关的边界表示和发现注意机制。...
指代消解《End-to-end Neural Coreference Resolution》论文笔记
weixin_44063212的博客
05-15 846
此前的研究 语法解析的错误会传递到模型中(parsing mistakes can introduce cascading errors) 手动特征工程的构建不具有泛化性(many of the hand-engineered rules do not generalize to new languages) 基本术语 参考链接1：https://blog.youkuaiyun.com/Answer3664/article/details/102942352 参考链接2：https://blog.youkuaiyun.com/
指代消解_论文理解《Improving Coreference Resolution by Learning Entity-Level Distributed Representations》
Wangxs
08-01 1290
论文《Improving Coreference Resolution by Learning Entity-Level Distributed Representations》 Abstract A long-standing challenge in coreference resolution has been the incorporation of entity-level inform...
指代消解开源工具
weixin_46133588的博客
09-04 3023
01 简介 指代消解是自然语言处理的一大任务之一，它是信息抽取不可或缺的组成部分。在信息抽取中，由于用户关心的事件和实体间语义关系往往散布于文本的不同位置，其中涉及到的实体通常可以有多种不同的表达方式，例如某个语义关系中的实体可能是以代词形式出现的，为了更准确且没有遗漏地从文本中抽取相关信息，必须要对文章中的指代现象进行消解。指代消解不但在信息抽取中起着重要的作用，而且在机器翻译、文本摘要和问答系统等应用中也极为关键。 02 数据集 KBP2015/2016 文本指代分析英文数据集 ACE2005(跨文本指
指代消解模型浅析
weixin_46133588的博客
09-04 3230
本文主要根据以下几个方面进行阐述： 01 指代消解主流模型 02 模型分析 03 数据集介绍 04 模型调研结果及调试过程记录 01 指代消解的主流模型 指代消解任务再OntoNotes数据集上的刷榜记录 16年Clark等人发表 《Improving Coreference Resolution by Learning Entity-Level Distributed Representations》 论文下载：https://arxiv.org/abs/1606.01323 该文章使用4个深度学习模块
指代消解_Cluster-Pair Encoder
Wangxs
08-12 591
理解： 利用了两个mention簇ci，，并用γc(ci,cj)进行分布式表示。 接着cluster-pair 编译器首先通过池化层操作，合并了mention-pair Representations矩阵中包含的信息，来产生γc(ci,cj)。 特别的是，这步的池化操作，能够同时连接最大池和平均池的结果，它比单独使用任何一个更有效。 其中： 这里的γm( )就是隐藏层的...
ACL 2017 End-to-end Neural Coreference Resolution论文阅读
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12-03 957
核心思想：通过考虑文档中所有的span【文本中的子串/短语】以及学习每个span可能的指代。方法：计算结合上下文相关的边界表示和【head-finding attention mechanism】寻头注意力机制的span embedding训练目标：配合上剪枝，训练得到在共指簇中可能性最大的指代span实验表现：在OntoNotes基准上 F1的增益为1.5，在5个模型集成上 F1的增益为3.1。
Chinese_Coreference_Resolution:中文指代消解，pytorch实现
04-02
SpanBERT用于中文共指解析（Pytorch） 参考论文： 参考开源代码（针对英语，使用tensorflow）： : 预训练模型下载地址： 中文预训练RoBERTa模型（ 中文预训练BERT-wwm模型（ 中文预训练Bert模型（ 1.代码架构： │conll.py│coreference.py│demo.py│metrics.py│utils.py│experiments.conf│requirements.txt│├─bert││modelling.py││optimization.py││tokenization.py│├─ conll-2012│└─scorer│├─reference-coreference-scorers│└─v8.01├─data│├─dev│├─test│└─train│└─pretrain_model│bert_config.json│pyt
指代消解问题研究.caj
10-14
nlp相关论文。
指代消解论文阅读(一): END-TO-END NEURAL COREFERENCE RESOLUTION REVISITED: A SIMPLE YETEFFECTIVE BASELINE
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Figure1 Mention-Pair Encoder Input Layer Embedding Features ： 以下词的词向量： 以下词的词向量均值： 1.中心词 ①.表述前的五个词的词向量均值 2.依赖父词 ②.表述后的五个词的词向量均值 3.表述的首单词 ③.表述中所有词的词向量均值 4.表述的尾单词 ④.表述所在的句子中的所...
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多轮对话中的指代消解
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GPT-4 的零样本指代消解能力，核心在于​​指令模板的结构化引导​​与​​对话状态的隐式建模​​。其 81.5 的 F1 分数和 15% 的性能提升，在工业级对话系统（如客服、代码助手）中已显著降低人工标注成本并提升交互流畅性。随着 GPT-4.1 在长上下文和工具调用方向的增强，指代消解正从“上下文感知”迈向“知识增强推理”的新阶段。
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定义 指代消解指在文本中确定代词指向哪个名词短语的问题 简单介绍 我们还是先举个例子： 今天晚上10点有国足的比赛，他们的对手是泰国队。在过去几年跟泰国队的较量中他们处于领先，只有一场惨败1-5。 指代消解要做的就是分辨文本中的“他们”指的到底是“国足”还是“泰国队”。 通常我们为了解决类似的问题，需要准备好一些训练数据，用监督学习模型去处理。 类似于在上面的例子中，我们将第一个“他们”和第二个“...
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### 如何复现 Super-Resolution-Neural-Operator-main 项目 #### 准备环境 为了成功复现 Super-Resolution Neural Operator (SRNO) 主要依赖项和库版本需严格匹配官方文档中的配置。通常建议创建一个新的虚拟环境来隔离这些依赖关系，防止与其他项目的冲突。 对于 Python 环境设置可以采用如下命令： ```bash conda create -n srno python=3.7 conda activate srno pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install -r requirements.txt ``` 上述代码片段展示了如何安装 PyTorch 及其相关工具包，并通过 `requirements.txt` 文件进一步安装其他必要的 Python 库[^1]。 #### 数据集准备 数据预处理阶段非常重要，在 SRNO 中一般会涉及到图像超分辨率任务所需的数据集下载与转换工作。确保按照作者提供的指南获取并准备好相应的低分辨率(LR) 和高分辨率(HR) 图像对用于训练模型。 #### 训练过程 启动训练之前，请仔细阅读源码内的参数说明部分，调整适合本地硬件条件的最佳批大小(batch size)，学习率(learning rate)等超参设定。运行训练脚本前确认 GPU 资源已正确分配给当前进程。 执行训练可以通过下面的 shell 命令完成: ```bash python train.py --config config.yaml ``` 这里假设存在一个名为 `train.py` 的入口文件以及对应的配置 YAML 文件指定实验细节[^2]。 #### 测试评估 当训练完成后，利用测试集验证最终模型性能指标如 PSNR 或 SSIM 。这一步骤有助于了解所构建网络结构的有效性和泛化能力。 #### 常见问题解答 1. **CUDA out of memory**: 如果遇到显存不足错误提示，则尝试减少 batch size 参数值；或者优化内存管理策略。 2. **RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices**: 这种情况通常是由于某些操作数未被移动到相同的计算设备上引起。检查输入张量是否都放置在同一位置（CPU/GPU），必要时使用 `.to(device)` 方法统一它们的位置。 3. **ModuleNotFoundError**: 当缺少特定模块时报此错，应先核查 pip 安装日志找出缺失组件再补全安装。
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