Neural modeller har visat flera toppmoderna föreställningar på semantisk rollmärkning (SRL). De neurala modellerna kräver dock en enorm mängd semantisk-role corpora och är därför inte väl lämpade för lågresursspråk eller domäner. I dokumentet föreslås en semi-övervakad semantisk rollmärkningsmetod som överträffar den senaste tekniken i begränsad SRL-utbildning corpora. Metoden bygger på en explicit tillämpning av syntaktiska begränsningar genom att öka utbildningsmålet med en syntaktisk inkonsistensförlustkomponent och använder SRL-omärkta instanser för att träna ett gemensamt mål LSTM. På CoNLL-2012 engelska avsnittet, den föreslagna semi-övervakade utbildning med 1%, 10% SRL-märkta data och varierande mängder av SRLunmärkt data uppnår +1,58, +0,78 F1, respektive över de förutbildade modeller som utbildades på SOTA arkitektur med ELMo på samma SRL-märkta data. Genom att använda syntaktisk-inkonsistensförlust på inferenstid uppnår den föreslagna modellen dessutom +3,67 +2,1 F1 jämfört med förtränad modell på 1 % respektive 10 % SRL-märkta data.
På senare tid har REF föreslagit en delvis övervakad metod för valkretsbaserad SRL.
Towards Semi-Supervised Learning for Deep Semantic Role Labeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}