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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。
    
[[文件:ucca-task.png|800px|]]

[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 详细评测成绩]

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

[https://arxiv.org/pdf/1903.02953 组织者的overview文章]