論文の概要: Semantic Role Labeling as Syntactic Dependency Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11170v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 17:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 22:49:20.157410
• Title: Semantic Role Labeling as Syntactic Dependency Parsing
• Title（参考訳）: 構文依存構文解析としてのセマンティクスロールラベリング
• Authors: Tianze Shi, Igor Malioutov, Ozan \.Irsoy
• Abstract要約: 3つの一般的な構文パターンは、PropBankスタイルのセマンティックロールラベルアノテーションの98%以上を占めている。 本稿では,SRLアノテーションを結合ラベルを通じて依存ツリー表現にまとめる変換方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.919191146167584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We reduce the task of (span-based) PropBank-style semantic role labeling (SRL) to syntactic dependency parsing. Our approach is motivated by our empirical analysis that shows three common syntactic patterns account for over 98% of the SRL annotations for both English and Chinese data. Based on this observation, we present a conversion scheme that packs SRL annotations into dependency tree representations through joint labels that permit highly accurate recovery back to the original format. This representation allows us to train statistical dependency parsers to tackle SRL and achieve competitive performance with the current state of the art. Our findings show the promise of syntactic dependency trees in encoding semantic role relations within their syntactic domain of locality, and point to potential further integration of syntactic methods into semantic role labeling in the future.
• Abstract（参考訳）: 我々は(スパンベース)PropBankスタイルのセマンティックロールラベリング(SRL)のタスクを構文依存解析に還元する。 我々のアプローチは、英語と中国語のデータの両方に対してSRLアノテーションの98%以上を占める3つの共通構文パターンを示す経験的分析によって動機づけられた。 そこで本研究では,SRLアノテーションを結合ラベルを通じて依存ツリー表現にまとめて,元のフォーマットに精度の高い復元を可能にする変換方式を提案する。 この表現により、SRLに取り組むための統計的依存パーサを訓練し、現在の技術と競合する性能を達成することができる。 以上の結果から,意味的役割関係を局所的にエンコードする構文依存木が期待されることを示し,将来的な意味的役割ラベリングへの構文的手法のさらなる統合の可能性を示す。

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