本篇论文利用神经关注力和双仿射分类器，在较大规模的语法分析器上获得了最新的科技水平，并介绍了超参数选择对性能的显著影响。

Nov, 2016

使用双仿射模型进行神经话语依存分析，与基线分析器相比实现了显著的性能提升。使用 Chu-Liu-Edmonds 算法生成的树更深，性能更好。虽然该语料库允许非项目结构，但分析了非项目性的复杂度并发现其依赖结构不超过一个间隔度和一个边缘度。

Jan, 2022

本研究提出了一种使用双仿射算法将双仿射神经评分传播到图模型中的高阶依存分析方法来提高一阶依存分析器的精度。

Jun, 2023

本研究使用 LSTM 神经网络对句法解析器进行扩展，使其能够训练并生成图形结构的语义依存关系，并获得了最新的高性能表现。

Jul, 2018

本文提出了一种新的迭代谓词选择算法，结合了基于图的和基于转换的语法分析方法，同时使用多任务学习和特定任务策略梯度训练来训练模型，在 SemEval 2015 任务 18 数据集上取得了新的最佳性能，并观察到策略梯度训练学习了一种易于先完成的策略。

Jun, 2019

本文介绍了一种基于深度学习的语义依存图形式分析系统，该系统采用效率高且几乎拓扑结构简单的推理方法，通过组合双向 - LSTM 和多层感知机，能够在不使用手工特征或语法的情况下显著提高语义依存分析的技术水平。作者还对多任务学习策略进行了研究，并获得了新的技术成果。

Apr, 2017

本文针对语义解析的性能进行改进，使用多任务学习方法，将 UCCA 解析作为测试案例，辅助任务包括 AMR 解析、SDP 解析和 Universal Dependencies 解析。实验表明，多任务学习显著提高了 UCCA 解析的性能。

May, 2018

本文提出了一种新的基于图的方法来进行语义解析，解决了文献中观察到的两个问题：(1) seq2seq 模型无法完成组合泛化任务；(2) 使用短语结构解析器的先前工作无法涵盖树库中观察到的所有语义解析。我们证明了两个优化算法的正确性，用基于约束平滑和条件渐变的方法近似解决这些推断问题。实验证明，我们的方法在 Geoquery、Scan 和 Clevr 上都具有最先进的效果，包括在测试组合泛化的过程中。

Feb, 2023

通过使用 pointer networks 实现的转移句法分析器在依赖句法分析方面已经成为最新的技术水平，我们提出了一种基于指针网络的转移系统，可以直接生成标记有方向无环图并实现语义依赖分析。同时，我们使用从 BERT 提取的深层上下文化的词嵌入来增强我们的方法。这一结果不仅超越了所有现有的基于转移的模型，而且还匹配了 SemEval 2015 任务 18 英语数据集上先前最先进的基于图形的解析器的最佳完全监督准确率。

May, 2020

该论文介绍了 ADAPT 系统参加 2020 年 IWPT 共享任务的解析增强通用依存关系的方法，采用 UDPipe 和 UDPipe-future 构建管道方法，使用语义依存图解析器或一系列启发式规则来增强依存图，并在语言平均值方面达到了 79.53 分，可以成功实现增强依赖句法分析任务。

Sep, 2020