使用上下文嵌入可以提高自然语言理解中的语义角色标注问题的准确率和效果。

  语义角色标注问题是指在一个给定的句子中为每个单词标注出其所属的语义角色，比如动作的执行者、受益者等。传统的方法通常基于人工设计的特征和规则，但这种方法往往需要耗费大量的时间和精力，并且难以解决复杂的语义关系。

  而使用上下文嵌入可以利用神经网络模型自动地学习到句子中单词之间的语义关系。上下文嵌入是通过将句子中的每个单词编码成向量形式，在此基础上通过神经网络模型来学习单词之间的关系，进而得到每个单词所属的语义角色。

  具体来说，可以使用预训练的词向量（如Word2Vec、GloVe等）来表示每个单词的上下文嵌入。然后，可以使用循环神经网络（RNN）或者注意力机制（Attention）等模型来学习单词之间的语义关系。这些模型可以利用上下文嵌入来编码句子中的信息，并生成每个单词所属的语义角色。

  此外，为了进一步提升效果，可以使用预训练的语言模型（如BERT、ELMo等）来获取更全面的上下文嵌入。这些语言模型在大规模文本语料上进行预训练，能够捕捉到更复杂的语义关系和语义角色。之后，可以通过微调或者联合训练的方式将预训练的语言模型与语义角色标注任务相结合，从而更好地解决语义角色标注问题。

  总之，使用上下文嵌入可以帮助解决自然语言理解中的语义角色标注问题，其中预训练的词向量和语言模型是常用的工具。这些方法可以自动地学习到句子中单词之间的语义关系，提高语义角色标注问题的准确率和效果。