Vi presenterar en modell för semantisk rollmärkning som effektivt fångar den språkliga intuitionen att en semantisk argumentram är en gemensam struktur, med starka beroenden bland argumenten. Vi visar hur man införlivar dessa starka beroenden i en statistisk gemensam modell med en rik uppsättning funktioner över flera argument fraser. Den föreslagna modellen överträffar i stort sett en liknande toppmodern lokal modell som inte inkluderar beroenden bland olika argument. Vi utvärderar vinsterna av att införliva denna gemensamma information om Propbank corpus, när man använder korrekta syntaktiska parse träd som ingång, och när man använder automatiskt härledda parse träd. Vinsterna uppgår till 24,1 % felminskning på alla argument och 36,8 % på kärnargument för guldstandardparsträd på Propbank. För automatiska parsträd är felminskningarna 8,3 % respektive 10,3 % på alla respektive kärnargument. Vi presenterar också resultat för den gemensamma uppgiftsdatauppsättningen CONLL 2005. Dessutom undersöker vi att överväga flera syntaktiska analyser för att klara av parserbuller och osäkerhet. - Vad är det för fel på dig?
I REF föreslogs en gemensam modell för att undersöka förhållandet mellan alla argument av samma betydelse.
A Global Joint Model for Semantic Role Labeling
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}