端到端日语谓词-论元结构分析中多谓词交互的无距离建模
计算与语言
2018-06-13 v2
摘要
在日语谓词-论元结构（PAS）分析任务中，捕捉多个 PAS 之间的交互是一个关键问题。本文提出了一种新的日语 PAS 分析模型，通过扩展标准深度双向循环神经网络（bi-RNN）模型的输入层和最后一层，整合了多个 PAS 中论元的标签预测信息。在这些模型中，利用池化与注意力机制，我们旨在直接捕捉多个 PAS 之间潜在的交互，而不受词序和距离的干扰。实验表明，所提出的模型提高了谓词和论元处于间接依存关系情况下的预测准确率，并在标准基准语料库上的整体 取得了新的 SOTA。
关键词
引用
@article{arxiv.1806.03869,
title = {Distance-Free Modeling of Multi-Predicate Interactions in End-to-End Japanese Predicate-Argument Structure Analysis},
author = {Yuichiroh Matsubayashi and Kentaro Inui},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03869},
year = {2018}
}
备注
13 pages, Coling 2018