Semantisk rollmärkning (SRL) är uppgiften att identifiera predikatargumentstrukturen i en mening. Det anses normalt vara ett viktigt steg i den standardiserade NLP-ledningen. Eftersom de semantiska representationerna är nära relaterade till syntaktiska, utnyttjar vi syntaktisk information i vår modell. Vi föreslår en version av grafkonvolutionella nätverk (GCN), en ny klass av neurala nätverk som fungerar på grafer, anpassade för att modellera syntaktiska beroende grafer. GCN över syntaktiska beroende träd används som mening kodare, producerar latenta funktioner representationer av ord i en mening. Vi observerar att GCN-lager kompletterar LSTM-lager: när vi staplar både GCN- och LSTM-lager får vi en betydande förbättring jämfört med en redan toppmodern LSTM SRL-modell, vilket resulterar i de bästa rapporterade poängen på standardriktmärket (CoNLL-2009) både för kinesiska och engelska.
GCN lager kompletterar LSTM lager, när både GCN och LSTM lager staplar tillsammans REF.
Encoding Sentences with Graph Convolutional Networks for Semantic Role Labeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}