論文の概要: Open-Domain Frame Semantic Parsing Using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10998v2
• Date: Fri, 23 Oct 2020 23:37:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 22:49:51.705413
• Title: Open-Domain Frame Semantic Parsing Using Transformers
• Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いたオープンドメインフレーム意味解析
• Authors: Aditya Kalyanpur, Or Biran, Tom Breloff, Jennifer Chu-Carroll, Ariel Diertani, Owen Rambow, Mark Sammons
• Abstract要約: 本稿では,純粋に生成するエンコーダデコーダアーキテクチャがFrameNet 1.7の構文解析において,それまでの最先端技術に勝っていることを示す。 また,マルチタスクの混合復号化手法により,より優れた性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.335237318717164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Frame semantic parsing is a complex problem which includes multiple underlying subtasks. Recent approaches have employed joint learning of subtasks (such as predicate and argument detection), and multi-task learning of related tasks (such as syntactic and semantic parsing). In this paper, we explore multi-task learning of all subtasks with transformer-based models. We show that a purely generative encoder-decoder architecture handily beats the previous state of the art in FrameNet 1.7 parsing, and that a mixed decoding multi-task approach achieves even better performance. Finally, we show that the multi-task model also outperforms recent state of the art systems for PropBank SRL parsing on the CoNLL 2012 benchmark.
• Abstract（参考訳）: フレーム意味解析は複数の下位タスクを含む複雑な問題である。 最近のアプローチでは、サブタスクの合同学習(述語や引数検出など)と、関連するタスクのマルチタスク学習(構文解析や意味解析など)が採用されている。 本稿では,トランスフォーマーモデルを用いた全サブタスクのマルチタスク学習について検討する。 本稿では,純粋に生成するエンコーダ・デコーダアーキテクチャがFrameNet 1.7の構文解析において,従来技術よりも優れていることを示す。 最後に,マルチタスクモデルがCoNLL 2012ベンチマークにおいて,PropBank SRL解析の最先端技術システムよりも優れていることを示す。

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