【24h】

Hierarchical Semantic Role Labeling

机译:分层语义角色标签

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摘要

We present a four-step hierarchical SRLstrategy which generalizes the classicaltwo-level approach (boundary detectionand classification). To achieve this, wehave split the classification step by groupingtogether roles which share linguisticproperties (e.g. Core Roles versus Adjuncts).The results show that the nonoptimizedhierarchical approach is computationallymore efficient than the traditionalsystems and it preserves their accuracy.
机译:我们提出了一个四步骤的分层SRL 概括经典的策略 两级方法(边界检测 和分类)。为此,我们 通过分组划分了分类步骤 共同使用语言的角色 属性(例如核心角色与辅助角色)。 结果表明,未优化 分层方法是计算上的 比传统的效率更高 系统,并保持其准确性。

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