Vi anpassar discriminativ omklassificering för att förbättra prestandan för grundspråksförvärv, särskilt uppgiften att lära sig att följa navigeringsinstruktioner från observation. Till skillnad från konventionell omklassificering som används i syntaktisk och semantisk parsering, är guld-standard referensträd inte naturligt tillgängliga i en jordad miljö. Istället visar vi hur den svaga övervakningen av responsen (t.ex. framgångsrikt slutförande av uppgiften) kan användas som ett alternativ, experimentellt visar att dess prestanda är jämförbar med utbildning på guld-standard parse träd.
Senare anpassade REF discriminativ omklassificering till det grundlade inlärningsproblemet med hjälp av en form av svag övervakning.
Adapting Discriminative Reranking to Grounded Language Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}