
摘要
意义表示(AMR)是一种自然语言的语义表示方法,它嵌入了与传统任务相关的注释,如命名实体识别、语义角色标注、词义消歧和共指消解。本文描述了一种基于转换的AMR解析器,该解析器以从左到右的方式线性时间解析句子。我们进一步提出了一套测试工具,用于评估有助于比较AMR解析器的具体子任务,并展示了我们的解析器在LDC2015E86数据集上的表现与现有最佳解析器相当,且在恢复命名实体和处理极性方面优于现有最佳解析器。
代码仓库
mdtux89/amr-evaluation
官方
GitHub 中提及
ChunchuanLv/amr-evaluation-tool-enhanced
GitHub 中提及
mdtux89/amr-eager-multilingual
pytorch
GitHub 中提及
mdtux89/amr-eager
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| amr-parsing-on-ldc2015e86-1 | AMREager | Smatch: 64.0 |