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- 来源：ACL 2020
- 机构：李纪为
- 任务：coref
- 动机：原先的找 antecedent 的方法有缺点 ① 任务设计上，错过的 mention 就错过了 ② 算法上，pair 的打分只依靠 pair contextulized 表示，因此缺少 mention 之间的联系。提出的 QA 方法可以解决上面两点，同时还能利用别的 QA 数据集预训练，再增强性能
- 方法：
- mention proposal 还是用 SpanBERT 给 span 打分，抽 mention span
- linking 还是计算 s(i,j) 这个分数，只不过任务换成抽取式 MRC。question 就使用 mention 所在的那句话，换个疑问词。输入 question 和 passage，输出 bio 标注，标出 coref 的其它 mention。每一条问句就能得出 s(i->j) 的分数，反过来在的到 s(j->i) 的分数，相加就是 s(i,j)，然后的框架就都和 17-end-to-end 一致了
- 为了避免四次复杂度，做了一些简化：输入文档采用滑动窗口的切分、只取长度 <xx 的 span、预测出的实体最多留 lambda * 句子长度个、对于每个 query 只取最多 C 个答案
- 实验：