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指代消解(Coreference Resolution)是确定文本中哪些表述(代词、名词短语、专名等)指向同一现实实体,并将它们聚合为共指链的任务,例如判断「小王把书borrowed给小李,他很高兴」中「他」指谁。
指代消解需要综合句法约束(性、数一致)、语义知识和常识推理。著名的 Winograd 模式挑战即以一对仅差一词、代词指向相反的句子考验机器常识,曾被视为图灵测试的替代方案。
传统方法基于规则(如 Hobbs 算法)和提及对分类模型;神经时代的端到端模型(如 Lee 等人的 e2e-coref)联合完成提及检测与链接;此后基于 SpanBERT 等预训练模型的方法进一步提升表现,常用评测集为 OntoNotes 与 CoNLL-2012。
指代消解服务于机器翻译(代词翻译)、信息抽取、对话系统的上下文理解和文档摘要等,大语言模型隐式地具备了较强的消解能力。

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