将 AMR 解析作为序列到图转导
计算与语言
2019-06-25 v2
摘要
我们提出一种基于注意力的模型，将 AMR 解析视为序列到图转导。与大多数依赖预训练对齐器、外部语义资源或数据增强的 AMR 解析器不同，我们提出的解析器无需对齐器，并且可以用有限量的标注 AMR 数据有效训练。我们的实验结果在 AMR 2.0（LDC2017T10 上 76.3% F1）和 AMR 1.0（LDC2014T12 上 70.2% F1）上均优于所有先前报告的 SMATCH 分数。
引用
@article{arxiv.1905.08704,
title = {AMR Parsing as Sequence-to-Graph Transduction},
author = {Sheng Zhang and Xutai Ma and Kevin Duh and Benjamin Van Durme},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.08704},
year = {2019}
}
备注
Accepted at ACL 2019