2019-semeval-ucca

来自SUDA-HLT
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我们课题组两名研一同学蒋炜和张宇(指导老师李正华)参加了SemEval-2019多语言语义分析国际评测(Task 1:Cross-lingual Semantic Parsing with UCCA)。UCCA (Universal Conceptual Cognitive Annotation)是一种轻量级的、多语言适用的语义表示,用有向无环图来表示语义结构,其中词为节点,边刻画语义关系。 参加评测的共国内外8家单位,我们在6个track中获得了第一,1个track中获得了第二。 我们通过标记discontinuous node和remote node的方法把UCCA图转化为constituent tree,然后用multi-task learning框架同时训练constituent parser和remote classifier。这个简单模型取得了非常好的性能,且没有用ensemble。Open Track时,我们将Bert最后四层输出作为额外输入特征,加入我们的模型。

Ucca-task.png

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