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融合源端句法和语义角色信息的AMR解析

葛东来; 李军辉; 朱慕华; 李寿山; 周国栋 苏州大学计算机科学与技术学院; 江苏苏州215006; 阿里巴巴集团; 浙江杭州311121
  • amr解析
  • 序列到序列模型
  • 句法
  • 语义角色

摘要:序列到序列(seq2seq)的框架可以应用到抽象语义表示(AMR)解析任务中,把AMR解析当作一个从源端句子到目标端AMR图的翻译任务。然而,以前的工作通常把源端句子表示为一个单词序列,忽略了句子内部潜藏的句法和语义角色信息。基于seq2seq框架,该文提出了一个直接而有效的融合句法和语义角色信息的AMR解析方法。实验结果表明,该文的方法在AMR英文标准数据集上取得了6.7%的显著提升。最后,该文从多个角度深入分析了源端的句法和语义角色信息是如何对AMR解析提供帮助的。分析表明,词性信息和subword技术对AMR解析性能提升的贡献最大,上层句法和语义角色信息次之。

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