Semantisk rollmärkning (SRL) ägnas åt att erkänna predikatargumentstrukturen i en mening. Tidigare studier har visat att syntaktisk information har ett anmärkningsvärt bidrag till SRL:s prestanda. Men, sådan uppfattning utmanades av några nyligen neurala SRL-modeller som ger imponerande prestanda utan en syntaktisk ryggrad. Syftet med detta dokument är att kvantifiera den syntaktiska informationens betydelse för beroendet av SRL inom ramen för ett fördjupat lärande. Vi föreslår en förbättrad argument märkning modell företag med en utökad korder argument beskärning algoritm för att effektivt utnyttja syntaktisk information. Vår modell uppnår state-of-the-art resultat på CoNLL-2008 riktmärken för både engelska och kinesiska, visar den kvantitativa betydelsen av syntax till neural SRL tillsammans med en grundlig empirisk undersökning över befintliga modeller.
REF föreslog en utökad k-order-argumentbeskärningsalgoritm baserad på syntaktiskt träd och förstärkt SRL-prestanda.
Syntax for Semantic Role Labeling, To Be, Or Not To Be
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}