Báo cáo khoa học: "Joint Learning Improves Semantic Role Labeling Kristina Toutanova Dept of Computer Science Stanford "

Despite much recent progress on accurate semantic role labeling, previous work has largely used independent classifiers, possibly combined with separate label sequence models via Viterbi decoding. This stands in stark contrast to the linguistic observation that a core argument frame is a joint structure, with strong dependencies between arguments. We show how to build a joint model of argument frames, incorporating novel features that model these interactions into discriminative loglinear models. .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
19    92    2    24-06-2024
11    100    1    24-06-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.