論文の概要: CorPipe at CRAC 2024: Predicting Zero Mentions from Raw Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02756v2
• Date: Sat, 09 Nov 2024 23:24:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:28.380085
• Title: CorPipe at CRAC 2024: Predicting Zero Mentions from Raw Text
• Title（参考訳）: CorPipe at CRAC 2024: 生テキストからのゼロメンション予測
• Authors: Milan Straka,
• Abstract要約: 我々は,CorPipe 24,CRAC 2024Shared Task on Multilingual Coreference Resolutionについて述べる。 このタスクの第3イテレーションでは、新しい目的として、ゼロコア参照参照に必要な空のノードを予測することが挙げられる。 どちらの設定でも、CorPipeは、それぞれ3.9ポイントと2.8%の差で他の参加者を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2772632966631616
• License:
• Abstract: We present CorPipe 24, the winning entry to the CRAC 2024 Shared Task on Multilingual Coreference Resolution. In this third iteration of the shared task, a novel objective is to also predict empty nodes needed for zero coreference mentions (while the empty nodes were given on input in previous years). This way, coreference resolution can be performed on raw text. We evaluate two model variants: a~two-stage approach (where the empty nodes are predicted first using a pretrained encoder model and then processed together with sentence words by another pretrained model) and a single-stage approach (where a single pretrained encoder model generates empty nodes, coreference mentions, and coreference links jointly). In both settings, CorPipe surpasses other participants by a large margin of 3.9 and 2.8 percent points, respectively. The source code and the trained model are available at https://github.com/ufal/crac2024-corpipe.
• Abstract（参考訳）: 我々は,CorPipe 24,CRAC 2024Shared Task on Multilingual Coreference Resolutionについて述べる。 この共有タスクの3回目のイテレーションでは、新しい目的は、ゼロコア参照参照に必要な空のノードを予測することである。 このようにして、コア参照の解決は生のテキストで行うことができる。 2段階のアプローチ(まず、事前訓練されたエンコーダモデルを用いて空のノードを予測し、次に、他の事前訓練されたモデルによって文語と共に処理する)と1段階のアプローチ(1つの事前訓練されたエンコーダモデルが空のノードを生成し、コア参照参照とコア参照リンクを共同で生成する)である。 どちらの設定でも、CorPipeは、それぞれ3.9ポイントと2.8%の差で他の参加者を上回っている。 ソースコードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/ufal/crac2024-corpipeで公開されている。

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