基于机器学习的印尼语句子抽象语义表示解析
计算与语言
2021-03-08 v1 人工智能
摘要
抽象语义表示（AMR）在一个表示中提供了句子的诸多信息，如语义关系、共指和命名实体关系。然而，针对印尼语句子的 AMR 解析研究相当有限。在本文中，我们开发了一个旨在使用机器学习方法解析印尼语句子的系统。基于 Zhang 等人的工作，我们的系统包含三个步骤：配对预测、标签预测和图构建。配对预测使用依存解析组件来获取 AMR 中词与词之间的边。配对预测的结果传入标签预测过程，该过程使用监督学习算法来预测 AMR 边之间的标签。我们使用了从文章和新闻文章句子中收集的简单句数据集。我们的模型在简单句测试数据上取得了 0.820 的 SMATCH 分数。
引用
@article{arxiv.2103.03730,
title = {Parsing Indonesian Sentence into Abstract Meaning Representation using Machine Learning Approach},
author = {Adylan Roaffa Ilmy and Masayu Leylia Khodra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03730},
year = {2021}
}