論文の概要: Review of coreference resolution in English and Persian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04428v2
• Date: Mon, 5 Aug 2024 20:24:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 20:01:27.672843
• Title: Review of coreference resolution in English and Persian
• Title（参考訳）: 英語とペルシア語における中核決議の見直し
• Authors: Hassan Haji Mohammadi, Alireza Talebpour, Ahmad Mahmoudi Aznaveh, Samaneh Yazdani,
• Abstract要約: 参照解決(CR)は、同じ現実世界の実体を参照する表現を識別する。 本稿では、コア参照とアナフォラ分解能にまたがるCRの最近の進歩について考察する。 ペルシャのCRの独特な課題を認識し、このアンダーリソース言語に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.604145658574689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coreference resolution (CR), identifying expressions referring to the same real-world entity, is a fundamental challenge in natural language processing (NLP). This paper explores the latest advancements in CR, spanning coreference and anaphora resolution. We critically analyze the diverse corpora that have fueled CR research, highlighting their strengths, limitations, and suitability for various tasks. We examine the spectrum of evaluation metrics used to assess CR systems, emphasizing their advantages, disadvantages, and the need for more nuanced, task-specific metrics. Tracing the evolution of CR algorithms, we provide a detailed overview of methodologies, from rule-based approaches to cutting-edge deep learning architectures. We delve into mention-pair, entity-based, cluster-ranking, sequence-to-sequence, and graph neural network models, elucidating their theoretical foundations and performance on benchmark datasets. Recognizing the unique challenges of Persian CR, we dedicate a focused analysis to this under-resourced language. We examine existing Persian CR systems and highlight the emergence of end-to-end neural models leveraging pre-trained language models like ParsBERT. This review is an essential resource for researchers and practitioners, offering a comprehensive overview of the current state-of-the-art in CR, identifying key challenges, and charting a course for future research in this rapidly evolving field.
• Abstract（参考訳）: 同じ現実世界の実体を参照する表現を識別する参照分解能(CR)は、自然言語処理(NLP)における根本的な課題である。 本稿では、コア参照とアナフォラ分解能にまたがるCRの最近の進歩について考察する。 我々はCR研究を加速させた多種多様なコーパスを批判的に分析し、その強み、限界、様々なタスクに対する適合性を強調した。 CRシステムを評価するために用いられる評価指標のスペクトルについて検討し、その利点、欠点、タスク固有の指標の必要性を強調した。 CRアルゴリズムの進化を辿り、ルールベースのアプローチから最先端のディープラーニングアーキテクチャまで、方法論の詳細な概要を提供する。 私たちは、参照ペア、エンティティベース、クラスタレベル、シーケンス・ツー・シーケンス、グラフニューラルネットワークモデルを調べ、彼らの理論的基盤とベンチマークデータセットのパフォーマンスを解明しました。 ペルシャのCRの独特な課題を認識し、このアンダーリソース言語に焦点をあてる。 既存のペルシャのCRシステムについて検討し、ParsBERTのような事前学習された言語モデルを利用したエンドツーエンドのニューラルモデルの出現を強調した。 このレビューは、研究者や実践者にとって不可欠なリソースであり、CRにおける現在の最先端の概観を提供し、重要な課題を特定し、この急速に発展する分野における将来の研究のコースをチャートアップする。

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