Ein Span-Auswahlmodell für die semantische Rollenvergabe

Wir präsentieren ein einfaches und genaues span-basiertes Modell für die semantische Rollebezeichnung (SRL). Unser Modell berücksichtigt direkt alle möglichen Argument-Spans und bewertet diese für jedes Label. Bei der Dekodierung wählen wir gierig die besser bewerteten, gelabelten Spans aus. Ein Vorteil unseres Modells besteht darin, dass es uns ermöglicht, span-basierte Merkmale zu entwerfen und zu verwenden, die in token-basierten BIO-Tagging-Ansätzen schwer einzusetzen sind. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass unser Ensemble-Modell den aktuellen Stand der Technik erreicht: Es erzielt F1-Werte von 87,4 % auf dem CoNLL-2005-Datensatz und 87,0 % auf dem CoNLL-2012-Datensatz.