End-to-End Dialog Neural Coreference Resolution: Balancing Efficiency and Accuracy in Large-Scale Systems

要約

大規模な共同解像度は、自然言語処理に大きな課題を提示し、効率と精度のバランスを必要とします。
この課題に応えて、大規模なアプリケーションに合わせたエンドツーエンドのニューラルコアリファレンス解像度システムを導入します。
当社のシステムは、テキスト内のコアレファレンスリンクを効率的に識別および解決し、パフォーマンスを損なうことなく最小限の計算オーバーヘッドを確保します。
高度なニューラルネットワークアーキテクチャを利用することにより、Coreferenceペアの予測の質を高めるさまざまなコンテキスト埋め込みと注意メカニズムを組み込みます。
さらに、最適化戦略を適用して処理速度を加速し、システムを実際の展開に適しています。
ベンチマークデータセットで実施された広範な評価は、既存のアプローチと比較してモデルが精度を向上させ、迅速な推論時間を効果的に維持することを示しています。
厳密なテストにより、システムが正確なコアレファレンス解像度を効率的に提供する能力を確認し、それにより、この分野での将来の進歩のベンチマークを確立します。

要約(オリジナル)

Large-scale coreference resolution presents a significant challenge in natural language processing, necessitating a balance between efficiency and accuracy. In response to this challenge, we introduce an End-to-End Neural Coreference Resolution system tailored for large-scale applications. Our system efficiently identifies and resolves coreference links in text, ensuring minimal computational overhead without compromising on performance. By utilizing advanced neural network architectures, we incorporate various contextual embeddings and attention mechanisms, which enhance the quality of predictions for coreference pairs. Furthermore, we apply optimization strategies to accelerate processing speeds, making the system suitable for real-world deployment. Extensive evaluations conducted on benchmark datasets demonstrate that our model achieves improved accuracy compared to existing approaches, while effectively maintaining rapid inference times. Rigorous testing confirms the ability of our system to deliver precise coreference resolutions efficiently, thereby establishing a benchmark for future advancements in this field.

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