Jun, 2023

使用迁移学习和基于 BERT 模型的方法对波斯语语义角色进行标注

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 语义角色标注遇上定义建模：利用自然语言描述谓词 - 论元结构

    本文提出了一种新的方法，利用定义建模来介绍一种广义的 SRL 形式，即使用自然语言定义而非离散标签来描述谓词论元结构。经过实验证明， 这种灵活的模型不会牺牲性能。

    Dec, 2022

  • 从语法无关到语法相关的完整端到端语义角色标注器？

    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

  • 基于指针网络的转移句法语义角色标注

    该研究提出了一种基于 Pointer Networks 的过渡型语义角色标注方法，该方法可以在不需要额外模块或语法信息的情况下，在单次从左到右经过中完整处理语句，其时间复杂度是 $O (n^2)$，并且在大多数 CoNLL-2009 共享任务的语言上实现了迄今为止最佳性能。

    May, 2022

  • 对话语义角色标注

    该研究提出了针对对话中语义角色标注的任务，通过手动标注语义角色的方式建立了一个数据集，表明将 SRL 模型应用于对话任务有望提高性能，并在两个任务上进行了初步研究。

    Apr, 2021

  • 依存句法或句子跨度的端到端统一语义角色标注

    本文提出一种统一的、端到端的模型，用于同时处理依存和跨度语义角色标注任务，并使用统一的参数学习预测谓词和论元。在两种语义表示形式中，本模型实现了新的最先进的结果。

    Jan, 2019

  • 基于增强语法自注意力的语义角色标注

    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

  • 基于神经转移模型的端到端语义角色标注

    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

  • 中文语义角色标注的句法感知多任务学习框架

    本文介绍了基于统一覆盖模型的跨度和基于单词的语义角色标注，并提出了一种多任务学习框架，其中包括基本 SRL 模块和依赖性解析器模块，通过该框架，我们使用外部句法表示得到了新的最先进的中文 SRL 良好结果。

    Nov, 2019

  • 面向语法的多语言语义角色标注

    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。

    Sep, 2019

  • X-SRL：一份并行的跨语言语义角色标注数据集

    本研究提出了一种自动构建四种语言的 SRL 语料库的方法，并使用高质量的机器翻译和多语种 BERT 模型在这四种语言之间导入一致的谓词和角色注释，经过实验表明这种方法使得弱势语言的表现得到了提高。

    Oct, 2020