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 använde MLN för semantisk rollmärkning (SRL).
Jointly Identifying Predicates, Arguments and Senses using Markov Logic
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}