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Longformer Coreference Joint

shtoshniによって開発
Longformer-large アーキテクチャをベースにファインチューニングした照応解決モデルで、OntoNotes、LitBank、PreCoの混合データセットで訓練され、テキスト内の照応問題を解決するために使用されます。
ダウンロード数 22
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは照応解決タスク専用で、テキスト内の代名詞や名詞句が指す具体的なエンティティを識別できます。ドキュメントエンコーダと組み合わせて使用する必要があり、論文『Longformer: The Long-Document Transformer』の一部です。

モデル特徴

長文処理能力
Longformerアーキテクチャに基づき、長文ドキュメント内の照応解決問題を処理可能
複数データセットでの訓練
OntoNotes、LitBank、PreCoの3つの照応解決データセットの混合データでファインチューニング
注意メカニズムの最適化
ローカル+グローバル注意メカニズムを採用し、長文処理効率とモデル性能のバランスを実現

モデル能力

照応解決
長文処理
エンティティリンク認識

使用事例

自然言語処理
ドキュメント理解システム
より正確なドキュメント理解システムの構築に使用され、テキスト内の照応問題を解決
ドキュメント理解システムにおけるエンティティ認識の一貫性向上
質問応答システム
質問応答システムのテキスト内代名詞照応理解能力を改善
複雑なテキスト内の代名詞照応に対する質問応答システムの精度向上
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