contextualized word representations, such as ELMo and BERT, were shown to perform well on various semantic and syntactic tasks. In this work, we tackle the task of →
本文研究了不同上下文环境下，有些动词引起的语义框架不同，以及如何利用Contextualized word representations识别这些不同的语义框架，同时探索哪些类型的表示适合用于语义框架的归纳。通过比较七种不同的Contextualized word representations，特别是BERT和其变体，在FrameNet和PropBank等英语Frame-semantic资源方面进行了实验，表明，某些Contextualized word representations对于语义框架的归纳具有相当的信息量。此外，本文还考察了动词的上下文表示估算其所引起的语义框架数的程度。