論文の概要: Improving LLMs' Learning for Coreference Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11466v1
- Date: Sun, 14 Sep 2025 23:08:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.097673
- Title: Improving LLMs' Learning for Coreference Resolution
- Title（参考訳）: 干渉解消のためのLLM学習の改善
- Authors: Yujian Gan, Yuan Liang, Yanni Lin, Juntao Yu, Massimo Poesio,
- Abstract要約: CR(Coreference Resolution)は多くのNLPタスクにおいて重要であるが、既存のLCMでは幻覚や低パフォーマンスに悩まされている。
本稿では,共同推論を用いたリバーストレーニングと反復文書生成という2つの新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.297118364638943
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coreference Resolution (CR) is crucial for many NLP tasks, but existing LLMs struggle with hallucination and under-performance. In this paper, we investigate the limitations of existing LLM-based approaches to CR-specifically the Question-Answering (QA) Template and Document Template methods and propose two novel techniques: Reversed Training with Joint Inference and Iterative Document Generation. Our experiments show that Reversed Training improves the QA Template method, while Iterative Document Generation eliminates hallucinations in the generated source text and boosts coreference resolution. Integrating these methods and techniques offers an effective and robust solution to LLM-based coreference resolution.
- Abstract（参考訳）: CR(Coreference Resolution)は多くのNLPタスクにおいて重要であるが、既存のLCMでは幻覚や低パフォーマンスに悩まされている。
本稿では,既存のLCMベースのCR-特にQAテンプレートと文書テンプレート手法の限界について検討し,共同推論によるリバーストレーニングと反復文書生成という2つの新しい手法を提案する。
実験の結果、Reversed TrainingはQAテンプレート法を改善し、Iterative Document Generationは生成したソーステキストの幻覚を排除し、コア参照の解像度を向上することがわかった。
これらの手法と技法を統合することは、LLMベースのコア参照解決に対する効果的で堅牢なソリューションを提供する。
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