@inproceedings{huang-etal-2021-ji,
title = "基于序列到序列的中文{AMR}解析({C}hinese {AMR} Parsing based on Sequence-to-Sequence Modeling)",
author = "Huang, Ziyi and
Li, Junhui and
Gong, Zhengxian",
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abstract = "{``}抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,简称AMR)是将给定的文本的语义特征抽象成一个单根的有向无环图。AMR语义解析则是根据输入的文本获取对应的AMR图。相比于英文AMR,中文AMR的研究起步较晚,造成针对中文的AMR语义解析相关研究较少。本文针对公开的中文AMR语料库CAMR1.0,采用序列到序列的方法进行中文AMR语义解析的相关研究。具体地,首先基于Transformer模型实现一个适用于中文的序列到序列AMR语义解析系统;然后,探索并比较了不同预训练模型在中文AMR语义解析中的应用。基于该语料,本文中文AMR语义解析方法最优性能达到了70.29的Smatch F1值。本文是第一次在该数据集上报告实验结果。{''}",
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<title>基于序列到序列的中文AMR解析(Chinese AMR Parsing based on Sequence-to-Sequence Modeling)</title>
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[基于序列到序列的中文AMR解析(Chinese AMR Parsing based on Sequence-to-Sequence Modeling)](https://aclanthology.org/2021.ccl-1.35) (Huang et al., CCL 2021)
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