
摘要
语义依存分析旨在识别句子中词语之间的语义关系,这些关系构成一个图。在本文中,我们提出了一种二阶语义依存分析器,该分析器不仅考虑单个依存边,还考虑边对之间的相互作用。我们证明了二阶解析可以通过平均场(Mean Field, MF)变分推断或循环信念传播(Loopy Belief Propagation, LBP)进行近似。这两种算法都可以展开为神经网络的递归层,因此可以端到端地训练解析器。实验结果表明,我们的方法达到了最先进的性能。
代码仓库
wangxinyu0922/Second_Order_SDP
官方
tf
GitHub 中提及
Alibaba-NLP/MultilangStructureKD
pytorch
GitHub 中提及
yzhangcs/parser
pytorch
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| semantic-dependency-parsing-on-dm | MFVI | In-domain: 94.0 Out-of-domain: 89.7 |
| semantic-dependency-parsing-on-pas | MFVI | In-domain: 94.1 Out-of-domain: 91.3 |
| semantic-dependency-parsing-on-psd | MFVI | In-domain: 81.4 Out-of-domain: 79.6 |