В данной работе предлагается метод решения задачи кореференции в текстах на естественном языке с применением двухэтапной модели машинного обучения. Языковая модель преобразует токены текста в векторные представления. Далее для каждой пары токенов на основе их векторных представлений вычисляется оценка вероятности нахождения этих токенов либо в одной именной группе, либо в двух кореферетных именных группах. Таким образом, метод одновременно производит поиск именных групп и предсказывает кореферентную связь между ними.