تحسين حل الإشارة المتبادلة من خلال تعلم التمثيلات الموزعة على مستوى الكيانات

تُمثِّل إدماج معلومات مستوى الكيان - وهي خصائص معرَّفة على مجموعات من الإشارات بدلاً من أزواج الإشارات - تحديًا قائمًا منذ فترة طويلة في حل الإشارة المتبادلة (coreference resolution). نقدم نظامًا لحل الإشارة المتبادلة يستند إلى الشبكات العصبية ويُنتِج تمثيلات متجهية ذات بُعد عالٍ لأزواج مجموعات الإشارة المتبادلة. باستخدام هذه التمثيلات، يتعلم النظام متى يكون دمج المجموعات مرغوبًا فيه. نقوم بتدريب النظام باستخدام خوارزمية تعلم البحث التي تعلمه أي القرارات المحلية (دمج المجموعات) ستؤدي إلى تقسيم نهائي للإشارة المتبادلة ذو درجة عالية. رغم استخدامه عددًا قليلًا من الخصائص المصممة يدويًا، فإن النظام يتفوق بشكل كبير على الحالة الراهنة للأداء في أجزاء اللغة الإنجليزية واللغة الصينية من مجموعة بيانات مهمة CoNLL 2012 المشتركة.