語義角色標註《Deep Semantic Role Labeling？What Works and What’s Next》

Motivation: 在語義角色標註（SRL）的任務上，傳統使用神經網絡的做法是將解析樹作爲神經網絡的輸入。最近一種比較流行的做法是使用端到端的神經網絡模型，直接將源句子轉化爲論元標籤，省去生成解析樹的步驟。本文采用的就是端到端的方法，將SRL任務轉化爲一個序列標註問題。   模型結構： 爲實現SRL，從源句子到目標序列一共分爲兩部分： Highway LSTM+Softmax：輸入爲<句子單詞

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