[問題] NLP歸納文中人數

[TheHeir (E S U M)]

如果在一段文字中，想使用NLP，得出在進行某項活動的人數，該怎麼做呢？

例如

My father and I are driving down the highway.

答案: 2

I was walking my dog when I saw an ambulance passing by.

答案: 1

The snake is fighting the eagle.

答案: 0 (沒有“人類”)

簡單的NER似乎無法做這件事，因為"my father"或是"I"都不是named entity

目前我看到最成功的model，是 OpenAI的GPT-3 model，使用few-shot learning的方式，
可以得到非常不錯的準確率。但是想請問有沒有其他的做法，或請教這算是nlp的哪一個
分支，我可以有個方向研究。感謝～

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→ red0210: question answering
推 MADNUG: Question Answer (extractive) 不太適合這種任務吧？
→ MADNUG: 感覺可以試試building a model on top of coreference res
→ MADNUG: olution
推 MADNUG: 有data的話，也可以先在Bert embeddings上加個prediction
→ MADNUG: head來fine-tume一波試試XD
→ TheHeir: 感謝建議，我也覺得extractive question answering似乎無
→ TheHeir: 法。會試試看樓上的方法
推 Darkflame: 或許可以參考coreference resolution?
推 CaptainH: coreference resolution, entity linking