초록
우리는 의미 역할 라벨링(Semantic Role Labeling, SRL)을 위한 간단하고 정확한 구간 기반 모델을 제시합니다. 본 모델은 모든 가능한 인자 구간을 직접 고려하여 각 라벨에 대한 점수를 매깁니다. 디코딩 시에는 탐욕적으로 더 높은 점수를 받은 라벨된 구간을 선택합니다. 본 모델의 장점 중 하나는 토큰 기반 BIO 태깅 접근 방식에서 사용하기 어려운 구간 수준의 특징(span-level features)을 설계하고 사용할 수 있다는 것입니다. 실험 결과는 우리의 앙상블 모델이 최신 기술 수준의 성능, 즉 CoNLL-2005 및 2012 데이터셋에서 각각 87.4 F1 점수와 87.0 F1 점수를 달성함을 입증합니다.