基于端到端神经网络的二阶语义依存分析

语义依存分析旨在识别句子中词语之间的语义关系，这些关系构成一个图。在本文中，我们提出了一种二阶语义依存分析器，该分析器不仅考虑单个依存边，还考虑边对之间的相互作用。我们证明了二阶解析可以通过平均场（Mean Field, MF）变分推断或循环信念传播（Loopy Belief Propagation, LBP）进行近似。这两种算法都可以展开为神经网络的递归层，因此可以端到端地训练解析器。实验结果表明，我们的方法达到了最先进的性能。