Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Semantic Role Labeling

57 평가 기록 12 datasets

Semantic role labeling aims to model the predicate-argument structure of a sentence and is often described as answering "Who did what to whom". BIO notation is typically used for semantic role labeling.

Example:

Housing starts are expected to quicken a bit from August’s pace
B-ARG1 I-ARG1 O O O V B-ARG2 I-ARG2 B-ARG3 I-ARG3 I-ARG3

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
HeSyFu
F1: 88.59
논문 코드
MRC-SRL
F1: 90.0
논문 코드
Fei et al. 2021 (HeSyFu) + RoBERTa
F1: 88.59
논문 코드
LISA + ELMo
F1: 86.90
논문 코드
LISA
F1: 98.4
논문 코드
DeepStruct multi-task w/ finetune
F1: 92.1
논문 코드
DeepStruct multi-task
F1: 95.5
논문 코드
DeepStruct multi-task
F1: 97.2
논문 코드
Bidirectional-LSTM
F1 score: 50.4
논문 코드
HeSyFu
Avg. F1: 88.59
논문 코드
LISA
F1: 97.2
논문 코드
Ours (High-Order model)
F1 (Arg.): 90.2F1 (Prd.): 95.5
논문 코드

데이터셋

12개

논문

라이브러리

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