Vi introducerar två Bayesianska modeller för oövervakad semantisk rollmärkning (SRL) uppgift. Modellerna behandlar SRL som kluster av syntaktiska signaturer av argument med kluster som motsvarar semantiska roller. Den första modellen framkallar dessa kluster oberoende för varje predikat, utnyttjar den kinesiska restaurangprocessen (CRP) som en föregångare. I en mer förfinad hierarkisk modell injicerar vi intuitionen att klungorna är likartade mellan olika predikat, även om de inte nödvändigtvis är identiska. Denna intuition kodas som ett avståndsberoende CRP med ett avstånd mellan två syntaktiska signaturer som anger hur troligt det är att de motsvarar en enda semantisk roll. Dessa avstånd induceras automatiskt inom modellen och delas mellan predikat. Båda modellerna uppnår toppmoderna resultat när de utvärderas på PropBank, med den kopplade modellen som konsekvent överträffar den faktoriserade motsvarigheten i alla experimentella uppsättningar.
Slutligen införde Ref, två nya Bayesian modeller som uppnår de bästa aktuella state-of-the-art resultat.
A Bayesian Approach to Unsupervised Semantic Role Induction
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}