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可应用于实际的14个NLP突破性研究成果（三）

日期：2019-01-27点击：550收藏

8.用于语义角色标注的语言学信息自我注意力方法，作者：EMMA STRUBELL，PATRICK VERGA，DANIEL ANDOR，DAVID WEISS，ANDREW MCCALLUM

论文摘要

当前最先进的语义角色标记（SRL）使用深度神经网络，但没有明确的语言特征。之前的工作表明，抽象语法树可以显著改善SRL，从而提高模型准确性。在这项研究中，我们提出了语言学的自我关注（LISA）：该神经网络模型将 multi-head self-attention 与多任务学习相结合，包括依赖解析、词性标注、谓词检测和语义角色标记。与先前需要大量预处理来准备语言特征的模型不同，LISA 可以仅使用原始的 token 对序列进行一次编码，来同时执行多个预测任务。此外，如果已经有高质量的语法分析，则可以在测试时加入，而无需重新训练我们的SRL

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/689196

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