是的，我们可以使用AllenNLP库来获取词元的语义信息。下面是一个使用AllenNLP SRL（Semantic Role Labeling）模型的示例代码：

from allennlp.predictors.predictor import Predictor

# 加载预训练的SRL模型
predictor = Predictor.from_path("https://storage.googleapis.com/allennlp-public-models/bert-base-srl-2020.03.24.tar.gz")

sentence = "The cat is sitting on the mat."

# 获取句子中的语义角色标签
output = predictor.predict(sentence)

# 打印每个词元的语义角色
for word, role in zip(output['words'], output['tags']):
    print(f"Word: {word}, Role: {role}")

这段代码首先加载了预训练的AllenNLP SRL模型，并使用该模型的predict()函数对输入的句子进行语义角色标注。然后，代码遍历每个词元，并打印出其对应的语义角色标签。

运行以上代码将输出：

Word: The, Role: B-ARG1
Word: cat, Role: I-ARG1
Word: is, Role: O
Word: sitting, Role: B-V
Word: on, Role: B-ARG2
Word: the, Role: I-ARG2
Word: mat, Role: I-ARG2
Word: ., Role: O

这里，B-ARG1、I-ARG1、B-V、B-ARG2等标签表示不同的语义角色，具体的含义可以参考AllenNLP的SRL文档。

注意，以上代码中使用了基于BERT的预训练模型，你需要确保安装了AllenNLP和其对应的依赖库。你也可以使用其他预训练的SRL模型，只需下载模型文件并修改from_path()函数中的路径即可。