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An End-to-End Approach for Full Bridging ...
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Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
DOI :
10.18653/v1/2021.codi-sharedtask.5
Titre :
An End-to-End Approach for Full Bridging Resolution
Auteur(s) :
Renner, Joseph [Auteur]
Machine Learning in Information Networks [MAGNET]
Trivedi, Priyansh [Auteur]
Machine Learning in Information Networks [MAGNET]
Semantic Analysis of Natural Language [SEMAGRAMME]
Maheshwari, Gaurav [Auteur]
Machine Learning in Information Networks [MAGNET]
Gilleron, Rémi [Auteur]
Machine Learning in Information Networks [MAGNET]
Denis, Pascal [Auteur] refId
Machine Learning in Information Networks [MAGNET]
Éditeur(s) ou directeur(s) scientifique(s) :
Sopan Khosla
Ramesh Manuvinakurike
Vincent Ng
Massimo Poesio
Michael Strube
Carolyn Rosé
Titre de la manifestation scientifique :
Proceedings of the CODI-CRAC 2021 Shared Task on Anaphora, Bridging, and Discourse Deixis in Dialogue
Ville :
Punta Cana
Pays :
République dominicaine
Date de début de la manifestation scientifique :
2021-11-10
Titre de la revue :
Proceedings of the CODI-CRAC 2021 Shared Task on Anaphora, Bridging, and Discourse Deixis in Dialogue
Éditeur :
Association for Computational Linguistics
Date de publication :
2021-11
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Informatique et langage [cs.CL]
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]
Résumé en anglais : [en]
In this article, we describe our submission to the CODI-CRAC 2021 Shared Task on Anaphora Resolution in Dialogues – Track BR (Gold). We demonstrate the performance of an end-to-end transformer-based higher-order coreference ...
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In this article, we describe our submission to the CODI-CRAC 2021 Shared Task on Anaphora Resolution in Dialogues – Track BR (Gold). We demonstrate the performance of an end-to-end transformer-based higher-order coreference model finetuned for the task of full bridging. We find that while our approach is not effective at modeling the complexities of the task, it performs well on bridging resolution, suggesting a need for investigations into a robust anaphor identification model for future improvements.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
  • Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Source :
Harvested from HAL
Fichiers
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