摘要

我们介绍了在IWCS-2019 DRS解析共享任务中所开发的论述表征结构（Discourse Representation Structure, DRS）解析系统。我们的系统基于序列到序列（sequence-to-sequence）建模框架。为实现该模型，我们采用基于PyTorch构建的开源神经机器翻译系统OpenNMT-py。我们尝试了多种基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks）和Transformer架构的编码器-解码器模型。实验在Parallel Meaning Bank（PMB 2.2）的标准基准数据集上进行。我们表现最佳的系统在DRS解析共享任务中取得了84.8%的F1分数。