【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，具体来说，涉及一种无区间表征向量的实体共指消解方法。
技术介绍
1、共指消解(coreference resolution)是nlp(自然语言处理)里面一种常见的任务，可以识别一段文本中指代相同对象的部分。实体共指消解形式上，是将代表同一实体的不同指称划分到一个等价集合(指代链)的过程称为共指消解。它通常通过识别实体提及(连续的文本区间)，并预测引用先前提到的实体的每个区间的先行词提及，否则预测空区间查询来建模。共指消解能够有效解决文本当中的指代不明问题，是nlp领域一项基础性研究，在机器阅读理解，信息抽取，多轮对话等任务中都起到重要作用。
2、在2017年之前共指消解通常要利用语法解析和手动特征工程等技术，效果不理想。后来lee等人发表了使用神经网络进行端到端指代消解的论文《end-to-end neuralcoreference resolution》，该方法超越了之前的所有共指消解方法，后续很多技术都用到了这一论文的思想。
3、在引入transformer架构之前，最广泛使用的序...
【技术保护点】
1.一种无区间表征向量的实体共指消解方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无区间表征向量的实体共指消解方法，其特征在于，步骤所述生成每个单词包含上下文信息的词嵌入表征向量，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的无区间表征向量的实体共指消解方法，其特征在于，步骤所述计算区间c和区间q指代同一个实体对象的得分，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的无区间表征向量的实体共指消解方法，其特征在于，还包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的无区间表征向量的实体共指消解方法，其特征在于，还包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种无区间表征向量的实体共指消解方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无区间表征向量的实体共指消解方法，其特征在于，步骤所述生成每个单词包含上下文信息的词嵌入表征向量，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的无区间表征向量的实体共指消解...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡志宏，张如浩，孟睿佳，陈建宝，时凯，
申请(专利权)人：南京禄口国际机场空港科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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