【摘 要】
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语义角色标注是自然语言处理领域的一个研究热点,其成果已经被广泛应用于智能问答、信息抽取、知识图谱等领域。提出了一种基于Bert模型的框架语义角色标注方法,将序列标注的
【机 构】
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数学工程与先进计算国家重点实验室,桂林电子科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602508,61866008)
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语义角色标注是自然语言处理领域的一个研究热点,其成果已经被广泛应用于智能问答、信息抽取、知识图谱等领域。提出了一种基于Bert模型的框架语义角色标注方法,将序列标注的思想应用到框架语义角色标注中。由于框架元素种类过多,构建了框架元素到全局语义角色的映射关系。在Bert预训练网络的基础上,增加双向LSTM层以及CRF层,构建序列标注模型,该模型同时考虑上下文信息、词元信息以及框架类型信息,在FrameNet语义角色标注数据上的测试性能优于对照模型,证明了该方法的有效性。
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