Vi presenterar en ny metod för semantisk rollmärkning där argument och semantiska roller är gemensamt inbäddade i ett delat vektorutrymme för ett givet predikat. Dessa inbäddningar tillhör ett neuralt nätverk, vars utgång representerar de potentiella funktionerna i en grafisk modell utformad för SRL uppgiften. Vi överväger både lokala och strukturerade inlärningsmetoder och får starka resultat på standard PropBank och FrameNet corpora med en enkel produkt-of-experts modell. Vi visar vidare hur modellen kan lära sig gemensamt från PropBank och FrameNet anteckningar för att få ytterligare förbättringar på mindre FrameNet dataset.
FitzGerald m.fl. I REF föreslogs en metod för semantisk rollanmärkning där argument och semantiska roller gemensamt inbäddades i ett delat vektorutrymme för ett givet predikat.
Semantic Role Labeling with Neural Network Factors
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}