语义角色标注相关论文解析

最新推荐文章于 2024-03-21 10:02:58 发布

mmichazzj

最新推荐文章于 2024-03-21 10:02:58 发布

阅读量1.1k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： NLP

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37722110/article/details/96202467

本文介绍了Zhou和Xu, 2015年的一篇关于SRL的论文，提出使用end-to-end的BD-LSTM模型替代传统基于句法信息的方法。该模型无需句法解析，仅用原始文本信息，通过8层双向LSTM和CRF进行序列标注。实验表明，LSTM结构能有效提取序列信息，预训练词向量、predicate context和region mark特征对提高模型性能至关重要。" 120858396,10004720,深入理解JavaScript作用域,"['JavaScript', 'ES6', '作用域', '变量管理']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）的使用范围很广泛，可以作为信息抽取（Information Extraction）、自动答复（Question Answering）、机器翻译（Machine Translation）的中间步骤。本篇博文将介绍 Zhou and Xu, 2015 的一篇论文，希望能对读者有所启发。

SRL的目标是找到给定句子里的谓词（predicate）相关的成分与此谓词的角色关系，被认为是一种监督学习问题（supervised machine learning）。传统方法中，比如逻辑回归（Logistics Regression，LR）、支持向量机（Supported Vector Machine，SVM）等线性分类器基于特征来完成此任务：

确定成分是否与谓词相关；
如果相关是何种关系类型？

在特征中，句法信息（syntactic information）被认为是必不可少的（Punyakanok etal., 2008a）,因为成分在句法树（semantic tree）中的位置提供了中间的标签类型，有助于提高性能。然而要得到一颗句法树就必须对句子进行解析（semantic parse），而解析不能保证完全正确，因此基于句法树的方法错误会传导至最终SRL的结果。此外，如何选取特征严重依赖专家经验，费时费力，而且当换了语料或者使用其他语言的预料时又得重新设计特征模板，费时费力！

本篇论文作者提出了end-to-end的BD-LSTM模型（bi-directional long short-term memory）来解决上述