Semantisk rollmärkning (SRL) är att erkänna predicate-argument struktur av en mening, inklusive subtasks av predicate disambiguation och argument märkning. Tidigare studier brukar formulera hela SRL-problemet i två eller flera deluppgifter. För första gången introducerar detta dokument en end-to-end neural modell som enhetligt tar itu med predicate disambiguation och argumentera märkning i ett skott. Med hjälp av en biaffinskytt förutsäger vår modell direkt alla semantiska rolletiketter för alla givna ordpar i meningen utan att förlita sig på syntaktisk parsinformation. Specifikt förstärker vi BiLSTM-kodaren med en icke-linjär omvandling för att ytterligare särskilja predikatet och argumentet i en viss mening, och modellera den semantiska rollmärkningsprocessen som en ordpar klassificering uppgift genom att använda biaffin uppmärksamhetsmekanism. Även om den föreslagna modellen är syntax-agnostisk med lokal dekoder, överträffar den toppmoderna syntax-medveten SRL-system på CoNLL-2008, 2009 riktmärken för både engelska och kinesiska. Så vitt vi vet rapporterar vi den första syntax-agnostiska SRL-modellen som överträffar alla kända syntax-medvetna modeller.
REF föreslår en stark end-to-end neural strategi för beroende-baserade SRL baserat på djup BiLSTM kodning och Biaffine uppmärksamhet.
A Full End-to-End Semantic Role Labeler, Syntactic-agnostic Over Syntactic-aware?
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}