I detta dokument presenterar vi ett Markov Logic Network for Semantic Role Labelling som tillsammans utför predicate identifikation, frame disambiguation, argument identifikation och argument klassificering för alla predikat i en mening. Empiriskt anser vi att vår strategi är konkurrenskraftig: vår bästa modell skulle visas på samma sätt som den bästa posten i CoNLL 2008 gemensamma uppgift öppen spår, och på den 4: e platsen av den stängda spår-höger bakom de system som använder betydligt bättre tolkar för att generera sina inmatningsfunktioner. Dessutom konstaterar vi att vi genom att helt och hållet fånga upp den fullständiga SRL-ledningen i en enda probabilistisk modell kan uppnå betydande förbättringar i fråga om mer isolerade system, särskilt när det gäller out-of-domändata. Slutligen visar vi att trots den gemensamma strategin är vårt system fortfarande effektivt.
REF har förenat semantisk rollmärkning och predikering av sinnen med Markovs logik.
Jointly Identifying Predicates, Arguments and Senses using Markov Logic
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}