语义角色标注《Deep Semantic Role Labeling？What Works and What’s Next》

Motivation: 在语义角色标注（SRL）的任务上，传统使用神经网络的做法是将解析树作为神经网络的输入。最近一种比较流行的做法是使用端到端的神经网络模型，直接将源句子转化为论元标签，省去生成解析树的步骤。本文采用的就是端到端的方法，将SRL任务转化为一个序列标注问题。   模型结构： 为实现SRL，从源句子到目标序列一共分为两部分： Highway LSTM+Softmax：输入为<句子单词

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