系列解读共指消解(二): BERT系列模型入场
随着2018年大规模预训练模型BERT席卷各项NLP任务成为最佳模型，2019年Joshi et al. 使用BERT代替原有词嵌入以及基于BiLSTM的上下文提取方法生成文本跨度的表征向量，并在基线数据集上的表现有了大幅度的提高。由于文本跨度表示在共指消解任务中的重要地位，Joshi于同年发布更适用于共指消解等跨度边界敏感任务的SpanBERT，该模型相比于原BERT模型达到了更好的效果。此外，来自清华大学的团队于2020年发布的以共指消解作为BERT模型训练任务的corefBERT也有着优异的表现。
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