私たちはBERTを共参照解消に適用し、OntoNotes（+3.9 F1）およびGAP（+11.5 F1）のベンチマークで大幅な改善を達成しました。モデルの予測結果に対する定性的分析では、ELMoやBERT-baseと比較して、BERT-largeが関連するが異なるエンティティ（例えば、大統領とCEO）を区別する能力において特に優れていることが示されました。しかし、文書レベルのコンテキスト、会話、および言及の言い換えモデリングに関しては、まだ改善の余地があります。私たちのコードとモデルは公開されています。