Meaning Factory 在 SemEval-2017 任务 9 中：利用神经语义解析生成 AMR
计算与语言
2017-04-20 v2
摘要
我们在 SemEval-2017 关于 AMR 语义解析的共享任务背景下，评估了一个基于字符级序列到序列模型的语义解析器。通过数据增强、超级字符和词性标注（POS-tagging），我们相比基线字符级模型获得了显著的性能提升。尽管我们改进了先前基于字符的神经语义解析模型，但总体准确率仍低于最先进的 AMR 解析器。将我们的神经语义解析器与现有的传统解析器相结合的集成方法，带来了微小的性能提升。
引用
@article{arxiv.1704.02156,
title = {The Meaning Factory at SemEval-2017 Task 9: Producing AMRs with Neural Semantic Parsing},
author = {Rik van Noord and Johan Bos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02156},
year = {2017}
}
备注
To appear in Proceedings of SemEval, 2017 (camera-ready)