Många Semantic Role Labeling (SRL) kombinationsstrategier har föreslagits och testats på engelska SRL uppgift. Men föga är känt om hur mycket kinesiska SRL kan dra nytta av systemkombination. Och befintliga kombinationsstrategier litar på varje enskilt systems resultat med samma självförtroende när de slås samman till en pool av kandidater. I vårt tillvägagångssätt tilldelar vi olika vikter till olika systemutgångar, och lägger till ett viktat sammanslagningssteg till den konventionella SRL-kombinationsarkitekturen. Vi föreslår också en metod för att få en lämplig vikt för varje systems utdata genom att minimera någon felfunktion på utvecklingssetet. Vi har utvärderat vår strategi för kinesiska Proposition Bank data set. Med vår minsta felviktningsstrategi uppnår F1-poängen i det kombinerade resultatet 80,45 procent, vilket är 1,12 procent högre än resultatet från jämförelsemetoden vid baslinjen, och 4,90 procent högre än det bästa individuella systemets resultat.
I Ref föreslogs en kombinationsstrategi för minsta felviktning för kinesisk SRL-kombination.
A Minimum Error Weighting Combination Strategy for Chinese Semantic Role Labeling
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}