Latente Strukturen zur Referenzauflösung

Maschinelles Lernen Ansätze zur Referenzauflösung variieren stark in der Modellierung des Problems: Während frühe Ansätze auf der Ebene der Erwähnungspaare arbeiteten, konzentriert sich die aktuelle Forschung auf Ranking-Architekturen und Antezedenzbäume. Wir schlagen eine einheitliche Darstellung verschiedener Ansätze zur Referenzauflösung in Bezug auf die Struktur vor, auf der sie operieren. Wir vertreten mehrere in der Literatur vorgeschlagene Ansätze zur Referenzauflösung in unserem Rahmen und bewerten ihre Leistung. Schließlich führen wir eine systematische Analyse der Ausgaben dieser Ansätze durch, um Unterschiede und Ähnlichkeiten hervorzuheben.