Vi presenterar en djup neural arkitektur som tolkar meningar i tre semantiska beroende grafformalismer. Genom att använda effektiv, nästan arc-faktord inference och en dubbelriktad-LSTM sammansatt med en multi-lager perceptron, vårt bassystem kan avsevärt förbättra tekniken för semantisk beroende tolkning, utan att använda handgjorda funktioner eller syntax. Vi undersöker sedan två multitask lärande metoder-en som delar parametrar över formalismer, och en som använder högre ordning strukturer för att förutsäga graferna gemensamt. Vi finner att båda tillvägagångssätten förbättrar prestandan mellan formalismer i genomsnitt, att uppnå en ny state of the art. Vår kod är öppen källkod och finns tillgänglig på https://github.com/ Noahs-ARK/NeurboParser.
REF utforskar en multitask-inlärningsstrategi som delar parametrar mellan formalismer för semantisk tolkning av beroende.
Deep Multitask Learning for Semantic Dependency Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}