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摘要
语义角色标记被认为是实现自然语言理解的关键一步，并已被广泛研究.近年来，基于深度神经网络的端到端语义角色标记越来越受到关注.然而当前的语义角色标记方法使用没有语言特征的深度神经网络，配价结构可以较好地刻画句子的句法结构和语义构成关系，因此，本文提出了一种融合配价信息的深度神经网络模型，它有效地结合了丰富的语言配价信息以进行语义角色标记.本文在CoNLL-2005共享任务数据集和CoNLL-2012共享任务数据集上对融合配价信息的深度神经网络模型进行了评估，在两个基准语义角色标记数据集上比以前的工作取得了更好的结果.
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