通过将句子中两个角色序列共同处理，并在解码过程中强制执行 SEMLINK 约束条件，提高了语义角色标注任务的性能，并在 CoNLL05 数据集上取得了最先进的 F1 分数。
May, 2023
本文研究了如何有效地将句法知识融入语义角色标注（SRL）任务中，使用不同质量和表示的依赖树的不同编码方法，提出了一种句法增强的自注意模型，并与其他两种强基准方法进行了比较，并使用新发布的深度上下文化词表示进行了实验。实验结果表明，通过正确地融合高质量的句法信息，我们的模型在 CoNLL-2009 数据集的中文 SRL 任务中取得了新的最佳表现。
Oct, 2019
本文介绍了一个端到端的神经模型，它统一处理谓语消歧和参数标记，并通过使用双仿射评分器直接预测句子中所有给定单词对的语义角色标签，达到了比现有的支持语法的 SRL 系统更好的性能。
Aug, 2018
本文提出了一种基于自我注意力机制的新型神经网络架构以实现语义角色标注，能够解决循环神经网络在处理结构信息和长距离依赖时面临的主要挑战，其在 CoNLL 2005 和 CoNLL 2012 语义角色标注竞赛中的 F1 得分分别超过了之前的最佳成绩。此外，我们的模型计算效率高，单个 Titan X GPU 可以处理 50000 个标记每秒。
Dec, 2017
本研究提出基于跨度的语义角色标注模型，能够直接考虑所有可能的论元跨度并为每个标签评分，模型具有允许设计和使用跨度级特征的优点。实验结果显示，本研究的集成模型在 CoNLL-2005 和 2012 数据集上实现了最先进结果，分别为 87.4 F1 和 87.0 F1。
Oct, 2018
该文介绍了一种用于语义角色标注（SRL）的迭代优化方法及网络结构，通过建立非局部交互关系，有效提高了模型表现，在七种 CoNLL-2009 中取得了最优表现并在其中五种语言中的英语数据集上取得了最新的成果。
Sep, 2019
本研究关注于多语言语义角色标注（SRL）模型的开发，并围绕句法规则、上下文化词表示等因素展开了研究，提出了一种基于句法规则的剪枝方法，并在 CoNLL-2009 的七种语言基准测试中实现了状态 - of-the-art 的效果，并验证了深度增强表示对多语言 SRL 的有效性。
提出一种跨语言编码器 - 解码器模型，用于在资源匮乏的目标语言中同时翻译和生成带有语义角色标注的句子。该方法可用于单语、多语言和跨语言环境，并能生成基于依存和跨度的 SRL 注释，通过使用生成的数据进行增量训练可提高资源匮乏语言的标注性能。
Aug, 2019
本文提出了第一个针对端到端语义角色标注任务采用转移模型的神经网络方法，并使用高阶组合提取非局部特征，实现了最佳性能和高效解码。在 CoNLL09 和 Universal Proposition Bank 上的实验结果表明，该方法可以创造最新的性能记录。
Jan, 2021
本研究提出了一种端到端的 SRL 方法，它不仅消除了特征提取的需要，而且在实际情况下面对新样本的时候也表现出优于现有方法 16% (83.16) 的准确性改进。
Jun, 2023