基于模型迁移的跨语言语义角色标注
计算与语言
2020-08-25 v1
摘要
先前的研究表明，在通用特征的辅助下，可通过模型迁移实现跨语言语义角色标注（SRL）。本文中，我们提出一个端到端 SRL 模型，融合多种通用特征与迁移方法，从而填补跨语言 SRL 的空白。我们研究了在金标或机器生成句法输入、预训练高阶抽象特征以及上下文多语言词表示下的双语迁移与多源迁移。在 Universal Proposition Bank 语料上的实验结果表明，跨语言 SRL 的性能会因利用不同的跨语言特征而有所变化。此外，特征是否为金标也对性能有影响。确切地说，我们发现相较于自动生成的句法特征，金标句法特征对跨语言 SRL 更为关键。而且，通用依存结构特征能够给出最佳帮助，预训练高阶特征与上下文词表示均可带来进一步的显著改进。
引用
@article{arxiv.2008.10284,
title = {Cross-lingual Semantic Role Labeling with Model Transfer},
author = {Hao Fei and Meishan Zhang and Fei Li and Donghong Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10284},
year = {2020}
}
备注
Accepted at TASLP