
摘要
我们提出了一种简单且准确的基于片段的语义角色标注(SRL)模型。该模型直接考虑了所有可能的论元片段,并为每个标签进行评分。在解码阶段,我们贪婪地选择得分较高的标记片段。我们的模型的一个优势在于可以设计并使用片段级别的特征,而这些特征在基于标记的BIO编码方法中难以应用。实验结果表明,我们的集成模型在CoNLL-2005和2012数据集上分别达到了87.4 F1和87.0 F1的最先进水平。
代码仓库
hiroki13/span-based-srl
官方
GitHub 中提及
asadovsky/nn
tf
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| semantic-role-labeling-on-conll-2005 | BiLSTM-Span (Ensemble, predicates given) | F1: 88.5 |
| semantic-role-labeling-on-conll-2005 | BiLSTM-Span | F1: 87.6 |
| semantic-role-labeling-on-ontonotes | BiLSTM-Span | F1: 86.2 |
| semantic-role-labeling-on-ontonotes | BiLSTM-Span (Ensemble) | F1: 87.0 |