基于转移与指针网络的语义角色标注
计算与语言
2022-11-28 v2
摘要
语义角色标注 (SRL) 致力于识别句子的谓词-论元结构,并在机器翻译与问答等许多自然语言处理任务中扮演关键角色。几乎所有现有方法均未执行完整 SRL,因为它们依赖预先识别的谓词,且多数遵循流水线策略,使用特定模型处理一个或多个 SRL 子任务。此外,尽管句法树同样难以生成,先前方法仍强烈依赖句法信息以达最优性能。这些简化与要求使多数 SRL 系统难以用于实际应用。本文中,我们提出首个基于转移的 SRL 方法,能够单次从左至右扫描完整处理输入句子,既不利用句法信息也不借助额外模块。得益于基于指针网络的实现,完整 SRL 可在 内准确高效完成,在 CoNLL-2009 共享任务多数语言上取得迄今最佳性能。
引用
@article{arxiv.2205.10023,
title = {Transition-based Semantic Role Labeling with Pointer Networks},
author = {Daniel Fernández-González},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10023},
year = {2022}
}
备注
Final peer-reviewed manuscript accepted for publication in Knowledge-Based Systems