基于跨语言数据增强的事件同指消解方法

事件同指消解是一个具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解等任务中发挥着重要作用。现存的事件同指消解语料库的一个问题是标注规模较小,无法训练出高效能的模型。为了解决上述问题,该文提出了一个基于跨语言数据增强的事件同指消解神经网络模型ECR_CDA(Event Coreference Resolution on Cross-lingual Data Augmentation)。该模型通过中英文语料互译来增强语料,并通过共享模型参数的方式实现中英文模型的跨语言学习,从而提高了事件同指消解的性能。在ACE 2005英文语料上的实验结果表明,ECR_CDA优于目前最先进的基准系统。