Detta papper introducerar en ny modell för semantisk rollmärkning som använder sig av neural sekvens modellering tekniker. Vår strategi är motiverad av iakttagelsen att komplexa syntaktiska strukturer och relaterade fenomen, såsom nästlade subordinationer och nominella predikat, inte hanteras väl av befintliga modeller. Vår modell behandlar sådana fall som undersekvenser av lexikaliserade beroendevägar och lär sig lämpliga inbäddade representationer. Vi visar experimentellt att sådana inbäddningar kan förbättra resultaten jämfört med tidigare toppmoderna semantiska rolletiketter, och visa upp kvalitativa förbättringar som erhållits genom vår metod.
REF använder beroendet pathencoding LSTMs för semantisk rollmärkning (SRL).
Neural Semantic Role Labeling with Dependency Path Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}