초록
우리는 엔티티 분석 스택의 세 가지 핵심 작업을 통합한 모델을 제안한다. 이 작업들은 문서 내 공명 해결(coreference resolution, 문서 내 클러스터링), 명명된 엔티티 인식(named entity recognition, 거시적 의미 타이핑), 그리고 엔티티 링킹(entity linking, 위키백과 엔티티와의 매칭)이다. 본 모델은 공식적으로 구조적 조건부 난수장(Field, CRF)으로 구성된다. 일변량 요소는 각 작업에 대한 강력한 기초 모델로부터 추출한 국소적 특징을 표현한다. 이후 이들 작업 간의 상호작용을 포착하기 위해 이변량 및 삼변량 요소를 추가하였으며, 예를 들어 동일한 의미 타입을 가져야 하는 공명 언급(mention) 간의 제약 조건을 포함한다. ACE 2005 및 OntoNotes 데이터셋에서 본 모델은 세 작업 모두에서 최신 기술 수준의 성능을 달성하였으며, 독립적인 강력한 기준 모델에 비해 각 작업의 성능이 향상됨을 확인하였다.