Storskaliga kommenterade corpora är en förutsättning för att utveckla högpresterande NLP-system. Sådan korpora är dyr att producera, begränsad i storlek, ofta krävande språklig expertis. I det här dokumentet använder vi textomskrivning som ett sätt att öka mängden märkta data som finns tillgängliga för modellutbildning. Vår metod använder automatiskt extraherade rewrite regler från jämförbara korpora och bitexts för att generera flera versioner av meningar kommenterade med guld standard etiketter. Vi tillämpar denna idé för semantisk rollmärkning och visar att en modell som är utbildad på omskrivna data överträffar toppmodernheten på CONLL-2009-riktmärkets datauppsättning.
I REF presenterar författarna en textskrivningsmetod för att öka mängden märkta data som finns tillgängliga för modellutbildning.
Text rewriting improves semantic role labeling
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}