ConvAMR：面向法律文档的抽象语义表示解析
计算与语言
2017-11-21 v2
摘要
卷积神经网络（CNN）近来在广泛应用场景中取得了卓越性能。在本研究中，我们为卷积序列到序列（seq2seq）模型配备一种高效的图线性化技术以进行抽象语义表示解析。我们的线性化方法在标示图遍历转向方面优于先前方法。此外，在此任务中卷积 seq2seq 模型比循环神经网络模型更为合适且显著更快。我们的方法在标准数据集 LDC2014T12 上以较大优势超越先前方法。我们的结果表明，未来工作仍有利用图线性化方法改进解析模型的空间。
引用
@article{arxiv.1711.06141,
title = {ConvAMR: Abstract meaning representation parsing for legal document},
author = {Lai Dac Viet and Vu Trong Sinh and Nguyen Le Minh and Ken Satoh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.06141},
year = {2017}
}
备注
SCIDOCA2017, Japan