نُقدّم نموذج PeTra، وهو شبكة عصبية مُعززة بالذاكرة مُصممة لتتبع الكيانات في فراغات الذاكرة الخاصة بها. تم تدريب PeTra باستخدام تسميات نادرة من مجموعة بيانات حل تعيين الضمائر GAP، وتفوق نموذج الذاكرة السابق في المهمة مع استخدامه بنية أبسط. قمنا بمقارنة تجريبية للخيارات الأساسية في النمذجة، ووجدنا أنه يمكن تبسيط عدة جوانب تصميم وحدة الذاكرة مع الحفاظ على أداء قوي. ولقياس قدرة نماذج الذاكرة على تتبع الأشخاص، قمنا بـ (أ) اقتراح تقييم تشخيصي جديد يعتمد على عدّ عدد الكيانات الفريدة في النص، و(ب) إجراء تقييم بشري على نطاق صغير لمقارنة الأدلة على تتبع الأشخاص في سجلات الذاكرة الخاصة بـ PeTra مقارنةً بنهج سابق. وقد أظهر PeTra كفاءة عالية في كلا التقييمين، مما يدل على قدرته على تتبع الأشخاص في ذاكرته، رغم التدريب باستخدام تسميات محدودة.