TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "A Discriminative Hierarchical Model for Fast Coreference at Large Scale"

Methods that measure compatibility between mention pairs are currently the dominant approach to coreference. However, they suffer from a number of drawbacks including difficulties scaling to large numbers of mentions and limited representational power. As these drawbacks become increasingly restrictive, the need to replace the pairwise approaches with a more expressive, highly scalable alternative is becoming urgent. | A Discriminative Hierarchical Model for Fast Coreference at Large Scale Michael Wick University of Massachsetts 140 Governor s Drive Amherst MA mwick@ Sameer Singh University of Massachusetts 140 Governor s Drive Amherst MA sameer@ Andrew McCallum University of Massachusetts 140 Governor s Drive Amherst MA mccallum@ Abstract Methods that measure compatibility between mention pairs are currently the dominant approach to coreference. However they suffer from a number of drawbacks including difficulties scaling to large numbers of mentions and limited representational power. As these drawbacks become increasingly restrictive the need to replace the pairwise approaches with a more expressive highly scalable alternative is becoming urgent. In this paper we propose a novel discriminative hierarchical model that recursively partitions entities into trees of latent sub-entities. These trees succinctly summarize the mentions providing a highly compact information-rich structure for reasoning about entities and coreference uncertainty at massive scales. We demonstrate that the hierarchical model is several orders of magnitude faster than pairwise allowing us to perform coreference on six million author mentions in under four hours on a single CPU. 1 Introduction Coreference resolution the task of clustering mentions into partitions representing their underlying real-world entities is fundamental for high-level information extraction and data integration including semantic search question answering and knowledge base construction. For example coreference is vital for determining author publication lists in bibliographic knowledge bases such as CiteSeer and Google Scholar where the repository must know if the R. Hamming who authored Error detecting and error correcting codes is the same R. 379 Hamming who authored The unreasonable effectiveness of mathematics. Features of the mentions . bags-of-words in titles contextual snippets and .

• Báo cáo khoa học
• A Discriminative Hierarchical Model
• Fast Coreference
• Large Scale
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball