Semantisk rollmärkning (SRL) är ett av de grundläggande problemen för behandling av naturligt språk (NLP). Hittills har de flesta av de framgångsrika SRL-systemen byggts ovanpå någon form av tolkningsresultat (Koomen et al., 2005; Palmer et al., 2010; Pradhan et al., 2013), där fördefinierade funktionsmallar över den syntaktiska strukturen används. Försöken att bygga en end-to-end SRL lärande system utan att använda tolkning var mindre framgångsrika (Collobert et al., 2011). I detta arbete föreslår vi att använda djup tvåvägs återkommande nätverk som ett end-to-end-system för SRL. Vi tar endast originaltextinformation som indatafunktion, utan att använda någon syntaktisk kunskap. Den föreslagna algoritmen för semantisk rollmärkning utvärderades huvudsakligen på CoNLL-2005 delad uppgift och uppnådde F 1 poäng på 81,07. Detta resulterar i att det tidigare toppmoderna systemet överträffas av kombinationen av olika parserande träd eller modeller. Vi fick också samma slutsats med F 1 = 81,27 på CoNLL-2012 delad uppgift. Som ett resultat av enkelhet, vår modell är också beräkningseffektiv att tolkningshastigheten är 6,7k tokens per sekund. Vår analys visar att vår modell är bättre på att hantera längre meningar än traditionella modeller. Och de latenta variablerna i vår modell fångar implicit den syntaktiska strukturen av en mening.
I semantisk rollmärkning föreslår REF en end-to-end strategi med hjälp av återkommande NN, där en originaltext är indata, och semantisk rollmärkning utförs utan någon mellanliggande syntaktisk kunskap.
End-to-end learning of semantic role labeling using recurrent neural networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}