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EnglishAn assential aspect of structured predic- tion is the evaluation of an output struc- ture against the gold standard. Especially in the loss-augmented setting, the need of finding the max-violating constraint has severely limited the expressivity of effec- tive loss functions. In this paper, we trade off exact computation for enabling the use of more complex loss functions for coreference resolution (CR). Most note- worthily, we show that such functions can be (i) automatically learned also from controversial but commonly accepted CR measures, e.g., MELA, and (ii) success- fully used in learning algorithms. The ac- curate model comparison on the standard CoNLL–2012 setting shows the benefit of more expressive loss for Arabic and En- glish data.
Don’t understand a measure? Learn it: Structured Prediction for Coreference Resolution optimizing its measures / Iryna, Haponchyk; Alessandro, Moschitti. - ELETTRONICO. - (2017), pp. 1018-1028.
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| Titolo: | Don’t understand a measure? Learn it: Structured Prediction for Coreference Resolution optimizing its measures |
| Autori: | Iryna, Haponchyk; Alessandro, Moschitti |
| Autori Unitn: | |
| Titolo del volume contenente il saggio: | Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL 2017, Vancouver, Canada, July 30 - August 4, Volume 1: Long Papers |
| Luogo di edizione: | Vancouver, Canada |
| Casa editrice: | ACL 2017 |
| Anno di pubblicazione: | 2017 |
| ISBN: | 978-1-945626-75-3 |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11572/195373 |
| Citazione: | Don’t understand a measure? Learn it: Structured Prediction for Coreference Resolution optimizing its measures / Iryna, Haponchyk; Alessandro, Moschitti. - ELETTRONICO. - (2017), pp. 1018-1028. |
| Appare nelle tipologie: | 02.1 Saggio su volume miscellaneo o Capitolo di libro (Essay or Book Chapter) |
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