“2019-semeval-ucca”的版本间的差异

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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。
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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(共有3个closed track,4个open track)。
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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constitute tree,然后用multi-task learning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。
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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,我们利用BERT提取最后四层的特征作为额外输入特征。
 
      
 
      
 
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2019年3月15日 (五) 03:00的版本

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,我们利用BERT提取最后四层的特征作为额外输入特征。

Ucca-task.png

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