無監督詞義辨識,一種貝葉斯分類器,引數估計不是基於有標註訓練語料,是先隨機初始化引數p(v|s),根據EM演算法重新估計機率值,對w每一個上下文c計算p(c|s),得到真實資料似然值,重新估計p(v|s),重新計算似然值,不斷迭代不斷更新模
圖 1:Span 與 Dependency 統一語義角色標註架構我們的論文則透過提出一個統一的謂詞與論元表示層,實現了將論元表示形式的統一(參見上圖中的 Predicate&Argument Representation 層),因此
還記得之前說過一個infl-,在印歐語系中多數都是些屈折語,身為日耳曼語族的英語也是屈折語(只不過到了今天實在是很難說他是屈折語,今天的英語只保留了一部分格還有屈折變化,如時態、第三人稱單數等),英語中的屈折變化的典型例子就是:He sle
書把我看哭了
旁格論元則是和“核心論元”(core argument)相對的概念,核心論元是動詞的主語和賓語,一個重要特徵是可以參與被動語態,如I give him a book可變為He was given a book (by me)或是A book