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우리는 주어진 술어에 대해 인수 및 의미 역할이 공유 벡터 공간에 공동으로 임베딩되는 의미 역할 레이블링을 위한 새로운 방법을 제시합니다. 이러한 임베딩은 SRL 작업을 위해 설계된 그래픽 모델의 잠재적 기능을 나타내는 출력이 있는 신경망에 속합니다. 우리는 로컬 및 구조적 학습 방법 모두를 고려하고, 간단한 전문가 조합 모델을 사용하여 표준 PropBank 및 FrameNet 코퍼스에서 강력한 결과를 얻습니다. 또한 모델이 PropBank 및 FrameNet 주석에서 공동으로 학습하여 더 작은 FrameNet 데이터셋에서 추가 개선을 얻을 수 있는 방법을 보여줍니다.
FitzGerald et al. (Thu,)는 이 질문을 조사하였습니다.
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