의존성 또는 범위, 엔드투엔드 통일된 의미 역할 라벨링

의미 역할 라벨링(Semantic Role Labeling, SRL)은 문장의 술어-논항 구조를 발견하는 것을 목표로 합니다. 구문 정보 없이 수행되는 엔드투엔드 SRL은 많은 주목을 받았습니다. 그러나 대부분의 연구는 스패ن 기반 또는 의존성 기반 의미 표현 형태 중 하나에만 집중하여 각각 특정 모델 최적화를 보여주었습니다. 한편, 이 두 가지 SRL 작업을 일관되게 처리하는 것은 성공적이지 않았습니다. 본 논문에서는 두 가지 다른 유형의 논항 주석을 일관된 방식으로 다루기 위한 통합된 논항 표현을 사용한 의존성 및 스패ン SRL 모두를 위한 엔드투엔드 모델을 제시합니다. 또한, 모든 술어와 논항을 공동으로 예측하며, 특히 오랫동안 무시되어온 술어 식별 하위 작업도 포함합니다. 우리의 단일 모델은 스패ン(CoNLL 2005, 2012)과 의존성(CoNLL 2008, 2009) SRL 벤치마크에서 새로운 최고 수준의 결과를 달성했습니다.