ブログではないですスマートフォン用の表示で見るブログではないですブログでなくはないですこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。taskのSOTAモデル。概要としては従来のメンション間のスコアを算出して同一クラスタに属するかどうかを判断し、最後にリンクを辿ってクラスタを構築するモデルだと既に同一クラスタであると判断した他のメンションの情報が使えないことが問題となる。同一であるという情報を使えば比較的容易である、という話。そのためにタイトルにもEntity-Levelとあるように,個々のメンションを要素が1つのクラスタとみなしてスタートして,モデルが推定した結果をインクリメンタルに取り込んだ上で、entity-levelの(言い換えるとcluster-levelの)representationを計算しつつクラスタ同士をマージし続けるような形で共参照解析を行えるモデルにしようと言う話。モデルまず前提として、個々のメンションの抽出は別モジュールで既に行われているとする。(1)のエンコーダは特筆することもなく2つのメンションのembeddingと周囲の単語、メンション間の距離などの特徴量を使ってFFNNに通して新たなrepresetantionを計算する。(2)でそれを使って、あるメンションmとある先行詞aの間のスコアを算出する。(3)はクラスタのペアについてのエンコーダなので2つのクラスタに属するメンションの全通りの組み合わせに対してあれこれしてrepresentationを計算。詳しくは論文の図参照。(2)が必要になるかというと、具体的には(4)での枝刈り&実行順序決め(簡単なものから実行するため)に用いる。Modelを適用して実際の共参照解析を行っている。学習データとして持っているのは最終的に得られたクラスタだけで途中にどのような順番でクラスタとクラスタのマージを行ったか、というラベルは陽に存在しないため,通常のneural-basedなモデルと違って最終的なクラスタ同士を比較するだけでは最適化が難しく、ここについてはDaumeのlearning-to-searchというアルゴリズムを使って解決している。