باعتبارها مهمة مهمة لتحليل البنية الدلالية للجملة، تهدف التسمية الدلالية للدور (SRL) إلى تحديد الدور الدلالي (مثل الفاعل) للعبارات الاسمية بالنسبة إلى فعل معين، وبالتالي تؤدي دورًا مهمًا في المهام اللاحقة مثل أنظمة المحادثة. ولتحقيق أداء أفضل في SRL، يتطلب النموذج دائمًا فهمًا جيدًا لمعلومات السياق. وعلى الرغم من إمكانية استخدام مشغلات النصوص المتقدمة (مثل BERT) لاستخلاص معلومات السياق، إلا أن هناك حاجة إلى موارد إضافية لتحسين أداء النموذج بشكل أكبر. وبالنظر إلى وجود ارتباطات بين البنية النحوية والبنية الدلالية للجملة، اعتمدت العديد من الدراسات السابقة على المعرفة النحوية التلقائية، وخاصة العلاقات الارتباطية (dependencies)، لتعزيز نمذجة معلومات السياق من خلال هياكل قائمة على الرسوم البيانية، حيث تم إهمال أنواع أخرى من المعرفة التلقائية المولدة. في هذا البحث، نقترح استخدام ذاكرة الخرائط (map memories) لتعزيز SRL من خلال ترميز أنواع مختلفة من المعرفة النحوية التلقائية (أي علامات التصنيف النحوي، والتركيبات النحوية، والعلاقات بين الكلمات) المستخرجة من أدوات جاهزة. وأظهرت النتائج التجريبية على مجموعتي بيانات معيار إنجليزية للـ SRL من نوع span (أي CoNLL-2005 وCoNLL-2012) فعالية النهج المقترح، حيث تفوق النموذج على النماذج القوية القائمة وحقق نتائج رائدة على CoNLL-2005.