[pt] A tarefa de resolução de correferência consiste em identificar e agrupar trechos de um texto de acordo com as entidades do mundo real a que se referem. Apesar de já ter sido abordada em outras conferências, a CoNLL de 2012 é um marco pela qualidade das bases de dados, das métricas e das soluções apresentadas. Naquela edição, o modelo vencedor utilizou um perceptron estruturado para otimizar uma árvore latente de antecedentes, atingindo a pontuação de 63.4 na métrica oficial para o dataset de teste em inglês. Nos anos seguintes, as bases e métricas apresentadas na conferência se tornaram o benchmark para a tarefa de correferência. Com novas técnicas de aprendizado de máquina desenvolvidas, soluções mais elaboradas foram apresentadas. A utilização de redes neurais rasas atingiu a pontuação de 68.8; a adição de representação contextual elevou o estado da arte para 73.0; redes neurais profundas melhoraram o baseline para 76.9 e o estado da arte atual, que é uma combinação de várias dessas técnicas, está em 79.6. Neste trabalho é apresentado uma análise de como as técnicas de representação de palavras Bag of Words, GloVe, BERT e SpanBERT utilizadas com árvores latentes de antecedentes se comparam com o modelo original de 2012. O melhor modelo encontrado foi o que utiliza SpanBERT com uma margem muito larga, o qual atingiu pontuação de 61.3 na métrica da CoNLL 2012, utilizando o dataset de teste. Com estes resultados, mostramos que é possível utilizar técnicas avançadas em estruturas mais simples e ainda obter resultados competitivos na tarefa de correferência. Além disso, melhoramos a performance de um framework de código aberto para correferência, a fim de contemplar soluções com maior demanda de memória e processamento. / [en] The coreference resolution task consists of to identify and group spans of text related to the same real-world entity. Although it has been approached in other conferences, the 2012 CoNLL is a milestone due to the improvement in the quality of its dataset, metrics, and the presented solutions. In that edition, the winning model used a structured perceptron to optimize an antecedent latent tree, achieving 63.4 on the official metric for the English test dataset. During the following years, the metrics and dataset presented in that conference became the benchmark for the coreference task. With new machine learning techniques, more elaborated solutions were presented. The use of shallow neural networks achieved 68.8; adding contextual representation raised the state-of-the-art to 73.0; deep neural networks improved the baseline to 76.9 and the current state-of-the-art, which is a combination of many of these techniques, is at 79.6. This work presents an analysis of how the word embedding mechanisms Bag of Words, GloVe, BERT and SpanBERT, used with antecedent latent trees, are compared to the original model of 2012. The best model found used SpanBERT with a very large margin, achieving 61.3 in the CoNLL 2012 metric using the test dataset. With these results, we show that it is possible to use advanced techniques in simpler structures and still achieve competitive results in the coreference task. Besides that, we improved the performance of an open source framework for coreference, so it can manage solution that demand more memory and processing.