抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)解析任务是从给定的文本中抽象出句子的语义特征,成分句法分析(Constituency Parsing)任务则探寻句子中的层次逻辑结构。由于AMR解析和成分句法分析之间存在着很强的互补性,抽象语义...抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)解析任务是从给定的文本中抽象出句子的语义特征,成分句法分析(Constituency Parsing)任务则探寻句子中的层次逻辑结构。由于AMR解析和成分句法分析之间存在着很强的互补性,抽象语义需要把握文本的句法结构,而句法分析可以通过理解句子中的语义信息来避免歧义,因此该文提出了一种联合训练方法用于捕获两个任务之间的内部联系从而提升各自任务的性能。此外,为了解决两个任务由于数据量过少造成的数据依赖问题,该文利用外部语料获得大规模自动标注AMR图以及自动标注句法树,并基于上述联合学习方法,采用预训练+微调的半监督学习方法进行训练。实验结果表明,该方法可以有效提高模型的性能,其中AMR解析任务在AMR 2.0上提升了8.73个F_(1)值,句法分析在PTB上获得了6.36个F_(1)值的提升。展开更多
文摘抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)解析任务是从给定的文本中抽象出句子的语义特征,成分句法分析(Constituency Parsing)任务则探寻句子中的层次逻辑结构。由于AMR解析和成分句法分析之间存在着很强的互补性,抽象语义需要把握文本的句法结构,而句法分析可以通过理解句子中的语义信息来避免歧义,因此该文提出了一种联合训练方法用于捕获两个任务之间的内部联系从而提升各自任务的性能。此外,为了解决两个任务由于数据量过少造成的数据依赖问题,该文利用外部语料获得大规模自动标注AMR图以及自动标注句法树,并基于上述联合学习方法,采用预训练+微调的半监督学习方法进行训练。实验结果表明,该方法可以有效提高模型的性能,其中AMR解析任务在AMR 2.0上提升了8.73个F_(1)值,句法分析在PTB上获得了6.36个F_(1)值的提升。
