深層学習を利用したPropBank形式の日本語意味役割付与モデル

本論文では日本語に対して述語項構造シソーラスの概念フレームを基にPropBank形式の意味役割を付与したタグ付きコーパスNPCMJ-PTに対して，複数の深層学習モデルを適用することで，意味役割ラベルとその範囲(スパン)を予測する実験を行ったので報告する．深層学習で利用するモデルとしてBERTの他にスパンを選択するためのモデルを導入する．またNPCMJ-PTのデータからは意味役割が付与された事例約53,000事例(1事例1述語の意味役割)を利用する．評価実験においてBERTの利用層の異なりや特徴量を変えることで最も高い精度を出すモデルについて検討する．