초록
우리는 평문에서 직접 AMR 파싱을 생성하는 전이 기반 AMR 파서를 제시합니다. 스택 LSTM(Stack-LSTM)을 사용하여 파서 상태를 표현하고 탐욕적으로 결정을 내립니다. 실험 결과, 우리의 파서는 영어에 대해 오직 AMR 훈련 데이터만 사용해도 매우 경쟁력 있는 점수를 달성함을 보여주었습니다. 부가 정보(예: 품사 태그와 의존 구조 트리)를 추가하면 결과가 더욱 개선됩니다.
우리는 평문에서 직접 AMR 파싱을 생성하는 전이 기반 AMR 파서를 제시합니다. 스택 LSTM(Stack-LSTM)을 사용하여 파서 상태를 표현하고 탐욕적으로 결정을 내립니다. 실험 결과, 우리의 파서는 영어에 대해 오직 AMR 훈련 데이터만 사용해도 매우 경쟁력 있는 점수를 달성함을 보여주었습니다. 부가 정보(예: 품사 태그와 의존 구조 트리)를 추가하면 결과가 더욱 개선됩니다.