框架语义角色标注(Frame Semantic Role Labeling,FSRL)是基于FrameNet标注体系的语义分析任务。语义角色标注通常对句法有很强的依赖性,目前的语义角色标注模型大多基于双向长短时记忆网络Bi-LSTM,虽然可以获取句子中的长距离依赖信息...框架语义角色标注(Frame Semantic Role Labeling,FSRL)是基于FrameNet标注体系的语义分析任务。语义角色标注通常对句法有很强的依赖性,目前的语义角色标注模型大多基于双向长短时记忆网络Bi-LSTM,虽然可以获取句子中的长距离依赖信息,但无法很好地获取句子中的句法信息。因此,引入Self-Attention机制来捕获句子中每个词的句法信息。实验结果表明,该模型在CFN(Chinese FrameNet,汉语框架网)数据集上的F_(1)值得到了提升,证明了融入self-attention机制可以改进汉语框架语义角色标注模型的性能。展开更多
文摘框架语义角色标注(Frame Semantic Role Labeling,FSRL)是基于FrameNet标注体系的语义分析任务。语义角色标注通常对句法有很强的依赖性,目前的语义角色标注模型大多基于双向长短时记忆网络Bi-LSTM,虽然可以获取句子中的长距离依赖信息,但无法很好地获取句子中的句法信息。因此,引入Self-Attention机制来捕获句子中每个词的句法信息。实验结果表明,该模型在CFN(Chinese FrameNet,汉语框架网)数据集上的F_(1)值得到了提升,证明了融入self-attention机制可以改进汉语框架语义角色标注模型的性能。
