摘要

基于指针网络（Pointer Networks）实现的转移式解析器已成为依存句法分析领域的最新技术前沿，在生成带标签的句法树方面表现优异，并在该任务上超越了传统的基于图的模型。为了进一步检验这类强大神经网络在更具挑战性自然语言处理任务中的能力，本文提出了一种新型转移系统，得益于指针网络的特性，该系统能够直接生成带标签的有向无环图（labelled directed acyclic graphs），并实现语义依存句法分析。此外，我们通过引入从BERT中提取的深层上下文词嵌入进一步提升了模型性能。实验结果表明，所提出的系统不仅超越了所有现有的基于转移的模型，而且在SemEval 2015任务18数据集上的完全监督准确率方面，达到了以往最先进基于图的解析器的最高水平。