要約
文法的依存関係注釈は文の表層構造や機能的構造に焦点を当てていますが、意味論的依存関係注釈は、文の意味とより密接に関連した単語間の関係を捉えることを目指し、グラフ構造表現を使用します。私たちはDozatとManning（2017）によるLSTMベースの文法的解析器を拡張して、これらのグラフ構造を学習し生成するように改良しました。このシステム単体で最先端の性能を達成しており、以前の複雑な最先端システムよりも0.6%高いラベル付きF1スコアを記録しています。言語的に豊かな入力表現を追加することで、さらにその差が広がり、1.9%高いラベル付きF1スコアでそれを上回ることができました。