論文の概要: An MRC Framework for Semantic Role Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06660v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 13:04:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 22:45:57.647347
• Title: An MRC Framework for Semantic Role Labeling
• Title（参考訳）: 意味的役割ラベリングのためのmrcフレームワーク
• Authors: Nan Wang, Jiwei Li, Yuxian Meng, Xiaofei Sun, Jun He
• Abstract要約: 本稿では,機械読解の枠組みを用いて,述語的曖昧さと引数のラベル付けのギャップを埋めることを提案する。 述語セマンティクスとセマンティクスロールセマンティクスの両方を引数ラベリングに活用する。 実験の結果,提案したフレームワークは,スパンベンチマークと依存性ベンチマークの両方で最先端の結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.140775452024894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic Role Labeling (SRL) aims at recognizing the predicate-argument structure of a sentence and can be decomposed into two subtasks: predicate disambiguation and argument labeling. Prior work deals with these two tasks independently, which ignores the semantic connection between the two tasks. In this paper, we propose to use the machine reading comprehension (MRC) framework to bridge this gap. We formalize predicate disambiguation as multiple-choice machine reading comprehension, where the descriptions of candidate senses of a given predicate are used as options to select the correct sense. The chosen predicate sense is then used to determine the semantic roles for that predicate, and these semantic roles are used to construct the query for another MRC model for argument labeling. In this way, we are able to leverage both the predicate semantics and the semantic role semantics for argument labeling. We also propose to select a subset of all the possible semantic roles for computational efficiency. Experiments show that the proposed framework achieves state-of-the-art results on both span and dependency benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 意味的役割ラベリング(srl)は、文の述語-節構造を認識することを目的としており、述語不曖昧化と引数ラベリングの2つのサブタスクに分解することができる。 先行作業は、これら2つのタスクを独立して処理し、2つのタスク間のセマンティックな接続を無視する。 本稿では,このギャップを埋めるために,機械読影理解(MRC)フレームワークを提案する。 任意の述語候補の感覚記述を正しい感覚選択の選択肢として用いるマルチチョース機械読み理解として述語不曖昧化を定式化する。 選択された述語感覚は、その述語の意味的役割を決定するために使用され、これらの意味的役割は、引数ラベルのための別のMCCモデルのクエリを構築するために使用される。 このようにして、述語意味論と、引数ラベリングのための意味的役割意味論の両方を活用できる。 また、計算効率のために考えられる全ての意味的役割のサブセットを選択することを提案する。 実験の結果,提案したフレームワークは,スパンベンチマークと依存性ベンチマークの両方で最先端の結果が得られた。

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