本研究针对NomBank注释语料库中的英语名词进行语义角色标注，提出了一种结合传统与基于变压器的机器学习方法的新系统，F1分数达到91.74%，显著提高了标注准确性。

本研究提出了一种基于模型迁移的深度学习算法，解决了多语言语义角色标注中缺乏注释数据的问题。该算法在单语和跨语模式下显著提高了F1分数，尤其在跨语言模式下表现出6.23%的提升。