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Turku: Semantic Dependency Parsing as a Sequence Classification

机译:Turku:作为序列分类解析语义依赖关系

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摘要

This paper presents the University of Turku entry to the SemEval-2015 task on Broad-Coverage Semantic Dependency Parsing. The system uses an existing transition-based parser as a sequence classifier to jointly predict all arguments of one candidate predicate at a time. Compared to our 2014 entry, the 2015 system gains about 3pp in terms of F-score for a fraction of the development time. Depending on the subtask, the difference between our entry and the winning system ranges between 1 and 5pp.
机译:本文将图尔图大学介绍了在广泛覆盖语义依赖解析上的Semeval-2015任务。该系统使用现有的基于转换的解析器作为序列分类器,共同预测一次候选谓词的所有参数。与我们的2014年入口相比,2015年系统在F分数方面获得了大约3PP的比分,以便开发时间的一小部分。根据子任务,我们的条目与获胜系统之间的差异在1到5PP之间。

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