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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国际评测Task 1：Cross-lingual Semantic Parsing with UCCA。UCCA(Universal Conceptual Cognitive Annotation)是一种多层的、轻量级的、多语言适用的语义表示，它用有向无环图来表示语义结构，但也有许多区别于其他表示的特性，给解析带来了困难。
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(共有3个closed track，4个open track)。
我们通过标记discontinuous node和remote node的方法把UCCA转化为constitute tree，然后用multi-task learning的框架同时训练minimal span parser和remote classifier。Open Track时，我们利用BERT提取最后四层的特征作为额外输入特征，没有用ensemble。
    

[https://naacl2019.org NAACL网址]

[http://alt.qcri.org/semeval2019/ SemEval评测主页]

[https://competitions.codalab.org/competitions/19160 任务1比赛网址]

[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/SemEval2019-Task-1-Evaluation-Phase-Results.xlsx 评测成绩]

[https://arxiv.org/pdf/1903.04153 系统报告论文]

[https://arxiv.org/pdf/1903.02953 评测任务1：overview文章]