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上传时间: 2021-03-06
详细说明：本文重点介绍双语语义角色标记（SRL）； 它的目标是在平行双语文本（bi-text）的两侧注释语义角色。 由于对丰富的双语信息进行了编码，因此双语SRL已应用于许多自然语言处理（NLP）任务，例如机器翻译（MT），跨语言信息检索（IR）等。 执行双语SRL的一种可行方法是使用单语SRL系统在双语的每一侧分别执行SRL。 但是，以这种方式很难在双文本的两侧获得一致的SRLL结果。 一些作品试图共同推断双语SRL，因为在双语的两侧都有许多互补的语言提示，并且它们报告的性能要优于单语系统。 但是，现有方法有两个限制。 首先，由于复杂的目标函数，现有方法经常需要较高的推理成本。 其次，现有方法完全采用了由单语SRL系统生成的候选，但是在单语系统的参数修剪或识别阶段却丢弃了许多候选。 在本文中，我们提出了两种克服这些限制的策略。 我们利用一种简单而有效的技术：双重分解来搜索双文本双方的一致结果。 另一方面，我们提出了一种称为双向投影（BDP）的方法来恢复在单语言SRL系统中丢弃的参数。 我们在标准并行基准上评估我们的方法：OntoNotes数据集。 实验结果表明，与最新的单语言系统相比，我们的方
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