Sequence-to-sequence (seq2seq) approachs formalize Abstract mening representation (AMR) tolkning som en översättning uppgift från en käll mening till ett mål AMR graf. Tidigare studier modellerar dock generellt en källmening som en ordsekvens men ignorerar den inneboende syntaktiska och semantiska informationen i meningen. I detta dokument föreslår vi två effektiva tillvägagångssätt för att explicit modellera källsyntax och semantik till neurala följanden2seq AMR tolkning. 1 Det första tillvägagångssättet lineariserar källsyntaktisk och semantisk struktur till en blandad sekvens av ord, syntaktiska etiketter och semantiska etiketter, medan vi i det andra tillvägagångssättet föreslår en syntaktisk och semantisk struktur-medveten kodningsschema genom en självuppmärksam modell för att uttryckligen fånga syntaktiska och semantiska relationer mellan ord. Experimentella resultat på ett engelskt referensdataset visar att våra två tillvägagångssätt uppnår en betydande förbättring på 3,1 % och 3,4 % F1 poäng jämfört med en stark Next2seq baslinje. * Korresponderande författare 1 I detta dokument ser vi resultatet av PropBank semantiska rollmärkning (SRL) som källsemantik.
REF utvidgar relationen-medveten självbetjäning till att fånga syntaktiska och semantiska strukturer.
Modeling Source Syntax and Semantics for Neural AMR Parsing
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}