Semantisk rollmärkning (SRL) har visat sig vara ett värdefullt verktyg för att utföra automatisk analys av texter i naturligt språk. För närvarande är dock de flesta system beroende av ett stort träningsset, som är manuellt kommenterat, en insats som måste upprepas när olika språk eller en annan uppsättning semantiska roller används i en viss applikation. En möjlig lösning på detta problem är halvövervakad inlärning, där en liten uppsättning utbildningsexempel automatiskt utökas med omärkta texter. Vi presenterar Latent Words Language Model, som är en språkmodell som lär sig ordlikheter från omärkta texter. Vi använder dessa likheter för olika semi-övervakade SRL-metoder som ytterligare funktioner eller för att automatiskt utöka ett litet träningsset. Vi utvärderar metoderna på PropBank dataset och finner att för små träningsstorlekar vårt bäst presterande system uppnår en felreduktion på 33,27% F1-mått jämfört med en toppmodernt övervakad baslinje.
REF använde ordlikviditet från omärkta data som ytterligare funktioner för SRL.
Semi-supervised Semantic Role Labeling Using the Latent Words Language Model
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}